Yapay Zeka Yöntemleri ile Kablosuz Sensör Ağlarındaki Eniyileme Problemlerinin Çözümü

Benzer belgeler
Kablosuz Sensör Ağlar ve Uygulamaları

Yerleştirme Problemi. Tahir Emre KALAYCI. 16 Aralık 2010

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008

Kablosuz Algılayıcı Ağlar (Wireless Sensor Networks)

Kablosuz Sensör Ağlar ve Uygulamaları

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Evrimsel Çok amaçlı eniyileme. Tahir Emre Kalaycı Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 25 Mart 2010

YAPAY ZEKA (Artificial Intelligence)

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU

KABLOSUZ ALGILAYICI AĞLAR VE GÜÇ TÜKETİMİNİN İNCELENMESİ

Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

Kablosuz Algılayıcı Ağları ile Yangın Tespit Sistemi

Güz Dönemi Zorunlu Dersleri

1. YARIYIL / SEMESTER 1 2. YARIYIL / SEMESTER 2

YZM 5257 YAPAY ZEKA VE UZMAN SİSTEMLER DERS#6: GENETİK ALGORİTMALAR

2017 MÜFREDATI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI

ANKARA ÜNİVERSİTESİ A ÖĞRENCİ İŞLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI

Zeki Optimizasyon Teknikleri

Bilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1

İSTANBUL MEDENİYET ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ(TÜRKÇE) 4 YILLIK DERS PLANI

ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTUSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİMDALI. I. GENEL BİLGİLER Ders Adı

Sensör Kullanarak Servis Araçlarının Koltuk Doluluk Durumlarının Uzaktan İzlenmesi

Genetik Algoritmalar. Bölüm 1. Optimizasyon. Yrd. Doç. Dr. Adem Tuncer E-posta:

YENİLENEBİLİR ENERJİ KAYNAKLARI RÜZGAR ENERJİSİ SİSTEMLERİ Eğitim Merkezi Projesi

GENETİK ALGORİTMALAR. Araş. Gör. Nesibe YALÇIN BİLECİK ÜNİVERSİTESİ

EGE Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Müh. Bölümü Öğretim Yılı Lisans Tezi Önerileri

Proje Adı : MATLAB Real-Time Windows Target toolbox kullanımı ve ilişkili bir uygulama geliştirilmesi

Mekatronik Mühendisliği Uygulamalarında Yapay Zekâ. Ders 1- Yapay Zekâya Giriş. Erhan AKDOĞAN, Ph.D.

Doğal Hesaplama (COMPE 564) Ders Detayları

1. YARIYIL / SEMESTER 1 2. YARIYIL / SEMESTER 2

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ DERS KİTAPLARI LİSTESİ

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 4907

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU

ANKARA ÜNİVERSİTESİ A ÖĞRENCİ İŞLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI

GridAE: Yapay Evrim Uygulamaları için Grid Tabanlı bir Altyapı

IEEE g Standardının İncelenmesi

ANKARA ÜNİVERSİTESİ A ÖĞRENCİ İŞLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI

Yrd. Doç. Dr. Mustafa NİL

BLM 4811 MESLEKİ TERMİNOLOJİ II Salı , D-109 Dr. Göksel Biricik

Gevşek Hesaplama (COMPE 474) Ders Detayları

Sistem Temel. Genel Fonksiyonlar. Sistemleri. Tam Adaptif Trafik Kontrol Sistemi ( j\iti'1)

GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ

İşletim Sistemleri (Operating Systems)

GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI DOKTORA YETERLİK SINAVI UYGULAMA ESASLARI

MÜFREDAT DERS LİSTESİ

Genetik Algoritmalar (GA) Genetik Algoritmalar Đçerik Nesin Matematik Köyü E rim Ç lı l ş ı ta t yı Nisan, 2012 Mustafa Suphi Erden

MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI

1. SINIF GÜZ YARIYILI Y. YIL ÖN KOŞUL DERSİN KODU DERSİN ADI Z/S T U L TOPLAM KREDİ AKTS

Kablosuz Algılayıcı Ağları İçin TinyOS İle Uygulama Geliştirme

Yrd. Doç. Dr. Ayşegül ALAYBEYOĞLU

ENDÜSTRİYEL. Pazarlara Yönelik Sinyal İletim Çözümleri

Bilgisayarlara ve Programlamaya Giriş (COMPE 101) Ders Detayları

NANO AĞLARDA DİFÜZYON İLE HABERLEŞME ÜZERİNE GELİŞTİRİLMİŞ MODELLEMELER

Çözümleri TRAFİK ÖLÇÜM SİSTEMLERİ. İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir.

Bilgisayarlara ve Programlamaya Giriş (COMPE 101) Ders Detayları

EET349 Analog Haberleşme Güz Dönemi. Yrd. Doç. Dr. Furkan Akar

PİEZOELEKTRİK YAMALARIN AKILLI BİR KİRİŞİN TİTREŞİM ÖZELLİKLERİNİN BULUNMASINDA ALGILAYICI OLARAK KULLANILMASI ABSTRACT

SE4SEE A Grid-Enabled Search Engine for

1. YARIYIL / SEMESTER 1

Muhammet Fatih AKBAŞ, Enis KARAARSLAN, Cengiz GÜNGÖR

Akıllı Ortamlarda Sensör Kontrolüne Etmen Tabanlı Bir Yaklaşım: Bir Jadex Uygulaması

EnerjiÖlçümü MINOMETER M7 RADIO 3. Elektronik Isı Pay Ölçer

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için)

ve Sonrası Girişli Öğrenciler için Uygulanacak Ders Program

ATBRFN. Radyo Frekansı (RF) Tabanlı Dorse Takip Birimi. Bilgi Dokümanı (ATBRFN) 1

Yrd. Doç. Dr. Kerem OK Işık Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Enformasyon Teknolojileri Bölümü

Yrd. Doç. Dr. Büşra ÖZDENİZCİ IŞIK Üniversitesi Enformasyon Teknolojileri Bölümü

Bilgisayar Mühendisliği

Drone ve Kara Tehditlerine Karşı Retinar Radar Sistemi

HASTA TAKİP SİSTEMLERİNDE RFID UYGULAMASI

DCS DCS ENDÜSTRİYEL KONTROL SİSTEMLERİ & YAZILIM

Kablosuz Algılayıcı Ağlar ve Güç Tüketiminin İncelenmesi

BİLGİSAYAR VE ENFORMASYON BİLİMLERİ YÜKSEK LİSANS DERS PROGRAMI (Tezli Program)

Bilgisayarlara ve Programlamaya Giriş (COMPE 101) Ders Detayları

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kürşat Mustafa KARAOĞLAN. İletişim Bilgileri :, PK:, / İş Adresi. Telefon. : Mail. 2.

DONANIM. 1-Sitem birimi (kasa ) ve iç donanım bileşenleri 2-Çevre birimleri ve tanımlamaları 3-Giriş ve çıkış donanım birimleri

SU ALTI AKUSTİĞİ TEMELLERİ & EĞİTİM FAALİYETLERİ

Kızılötesi. Doğrudan alınan güneşışığı %47 kızılötesi, %46 görünür ışık ve %7 morötesi ışınımdan oluşur.

EMM4131 Popülasyon Temelli Algoritmalar (Population-based Algorithms)

Kablosuz Sensör Ağı Uygulamaları İçin.Net Tabanlı Otomasyon Yazılımı Modeli

Dijital Sinyal İşleme (COMPE 463) Ders Detayları

AKILLI ŞEBEKELER Smart Grids. Mehmet TÜMAY Taner TOPAL

Bilgiyi Keşfedin! Özelleştirme, Eklenti ve Veri Entegrasyonu Kurumsal Seviyede Yönetim ve Performans

ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA YETERLİK SINAVI YÖNETMELİĞİ

Temel Mikroişlemci Tabanlı Bir Sisteme Hata Enjekte Etme Yöntemi Geliştirilmesi. Buse Ustaoğlu Berna Örs Yalçın

Ürün Özeti WIBNB Modülü

Bilgisayar Mimarisi ve Örgütleşimi (COMPE 331) Ders Detayları

Şifrebilimde Yapay Sinir Ağları

YAVUZ BOĞAÇ TÜRKOĞULLARI

Çalışma Adı : Uzaktan programlanabilir kayan yazı sistemi

GATSO T-SERİSİ. Trafik denetlemenin geleceği

İleri Algoritma (COMPE 574) Ders Detayları

KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI

Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Düğüm Sayılarının Mobil Baz İstasyonu İyileştirmesi Üzerine Etkisi

SOME-Bus Mimarisi Üzerinde Mesaj Geçişi Protokolünün Başarımını Artırmaya Yönelik Bir Algoritma

Online teknik sayfa FLOWSIC60 AKIŞ HIZI ÖLÇÜM CIHAZI

Transkript:

Yapay Zeka Yöntemleri ile Kablosuz Sensör Ağlarındaki Eniyileme Problemlerinin Çözümü Tahir Emre KALAYCI 25 Haziran 2008

Gündem Genel Bilgiler Tez projesinin gerekçeleri Kablosuz sensör ağlar Sensör ağlarında eniyileme problemleri Kapsama alanı maksimizasyonu Tez projesinin planı Projenin kaynağını oluşturan literatür ve referans listesi

Genel Bilgiler Tezin Adı: Yapay Zeka Yöntemleri ile Kablosuz Sensör Ağlarındaki Eniyileme Problemlerinin Çözümü Tez Danışmanı: Yrd. Doç. Dr. Aybars Uğur Tez Yürütücüsü: Tahir Emre Kalaycı Tezin Yürütüldüğü Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Tezin başlangıç ve bitiş tarihi: Haziran 2008 - Eylül 2010

Tez projesinin amacı Tez Projesinin Amacı Kablosuz sensör ağlarının kullanımlarının giderek yaygınlaşması ile birçok optimizasyon problemi ortaya çıkabilecektir, varolanların çözümlerinin de önemi artabilecektir. Bu nedenlerle, belirlenen önemli problemler üzerinde yapay zeka teknikleri ile etkin çözümler üretilerek gerçekleştirimlerinin yapılması hedeflenmektedir. Bu kapsamda sensör ağlarındaki eniyileme sorunlarına yönelik olarak, genetik algoritmalar başta olmak üzere farklı eniyileme ve problem çözme yöntemleriyle uygun çözümler aranacaktır. Bu çözümlerin üretilmesi, sorunların giderilmesini ve sensör ağlarının daha etkin olarak kullanılmasını sağlayacaktır. Bu çalışma kapsamında var olan ve ortaya çıkabilecek eniyileme problemleri geniş olarak araştırılacak ve ortaya çıkan problemler incelenerek, çözüm üretilmeye çalışılacaktır.

Kablosuz Sensör Ağlar Donanım ve kablosuz sistemlerdeki gelişmeler düşük maliyetli, düşük güç tüketimli, çok işlevli minyatür algılama aygıtlarının üretilmesine olanak sağlamıştır. Bu aygıtlardan yüzlercesi, binlercesi yardımıyla ad-hoc ağlar oluşturulabilmektedir. Bu aygıtlar geniş bir coğrafyaya dağıtılarak kablosuz, ad-hoc bir ağ oluşturulmaktadır. Bu dağıtılan ve ağı oluşturan sensörler işbirliği yaparak bir algılama ağ sistemini oluşturmaktadır. Bilgiye her an, her yerden kolayca erişilmesini sağlar. Veriyi toplayarak, işleyerek, çözümleyerek ve yayarak yerine getirir. Böylece ağ, etkin bir şekilde zeki bir ortam oluşmasında rol oynamış olur.

Kablosuz Sensör Ağlar

Sensör Düğümü Sensör Düğümü

Sensör Düğümü Sensör Düğümü Hesaplama, algısal bilgi toplama ve ağdaki diğer bağlantılı düğümlerle haberleşme yeteneklerine sahip düğümlerdir. Bileşenleri : Mikrodenetleyici, Alıcı-verici, Dışsal Bellek, Güç Kaynağı, Sensörler

Sensör Düğümü Sensör Düğümü Bileşenleri

Sensör Düğümü Mikrodenetleyici Mikrodenetleyici görevleri yapar, veriyi işler ve sensör düğüm içerisindeki diğer bileşenlerin işlevselliğini denetler.

Sensör Düğümü Alıcı-verici Sensör düğümleri ISM ( industrial, scientific and medical radio band ) bandını kullanır. Geniş dalga kuşağında ve global elverişlilikte özgür radyo yayını sağlanmış olur. Kablosuz iletim ortamlarında tercihler radyo frekansı, optik iletişim (lazer) ve kızılötesidir. Lazer daha az enerji gerektirir, ancak iletişim için görüş alanı gerektirir ve atmosferik koşullara duyarlıdır. Kızılötesi lazer gibidir, anten gerektirmez ancak yayım kapasitesi olarak sınırlıdır. Radyo frekansı (RF) tabanlı iletişim çoğu WSN uygulaması için uygun olan iletişim şeklidir. WSN ler 433 MHz ve 2.4 GHz arasındaki iletişim frekanslarını kullanırlar.

Sensör Düğümü Alıcı-verici Alıcı-verici tek bir aygıt şeklindedir. İşlemsel durumlar İletme (Transmit) Alma (Receive) Boş (Idle) Uyku (Sleep) Yeni nesil radyolar bu işlemi otomatik olarak gerçekleştiren gömülü durum makinelerine sahiptir.

Sensör Düğümü Dışsal Bellek Enerji bakış açısından yaklaşıldığında, en uygun bellek çeşitleri mikrodenetleyici çipi üzerindeki bellek ve FLASH belleklerdir. FLASH bellekler maliyeti ve depolama kapasitesi nedeniyle kullanılmaktadır. Depolamanın türüne göre iki farklı bellek kategorisinden bahsedilebilir: Uygulamayla ilgili veya kişisel bilgileri saklamak için kullanılan Kullanıcı belleği, Aygıtın programlanması için kullanılan Program belleği, bu bellek ayrıca eğer varsa aygıtın tanımlayıcı verisini içerebilir.

Sensör Düğümü Güç Kaynağı Sensör düğümündeki enerji tüketimi algılama, iletişim ve veri işleme nedeniyle olmaktadır. Sensör düğümünde veri iletişimi için daha fazla enerji gerekmektedir. Algılama ve veri işleme için enerji tüketimi daha azdır. 1 Kb veriyi 100 metrelik bir uzaklığa iletmek için gereken enerji, yaklaşık olarak saniyede 100 milyon komut işleyen bir işlemcide 3 milyon komut işlemek için gereken enerjiye eşittir. Enerji pil veya kapasitörler içerisinde saklanmaktadır. Günümüzdeki sensörler yenilenebilir enerji kaynaklarını da (güneş enerjisi, ısı enerjisi, titreşim enerjisi vb.) kullanabilecek şekilde geliştirilmektedir.

Sensör Düğümü Güç Koruma Kullanılan en önemli iki güç koruma politikası vardır Devingen Güç Yönetimi (Dynamic Power Management DPM): Kullanılmayan veya etkin olmayan parçaları kapatma görevini gerçekleştirir, Devingen Voltaj Ölçeklendirme (Dynamic Voltage Scaling - DVS): DVS yaklaşımı determinist olmayan iş yüküne bağlı olarak güç seviyeleri arasında geçişler yaparak çalışır. Voltajı frekans ile birlikte değiştirerek güç tüketiminde kuadratik azalmalar sağlamak mümkündür.

Sensör Düğümü Sensörler Sıcaklık, basınç gibi fiziksel durumlardaki değişimlere ölçülebilir tepkiler üretebilen donanım aygıtlarıdır. Sensörler gözlemlenecek alanın fiziksel verisini ölçer veya algılarlar. Sensörler tarafından algılanan sürekli analog sinyaller Analog-to-Digital çeviriciler yardımıyla sayısallaştırılarak denetleyicilere daha fazla işlem için gönderilir. Sensör düğümleri küçük boyutlarda, düşük enerji tüketimli, yüksek hacimsel yoğunluklarda çalışabilen, otonom ve gözetimsiz çalışan, ortama uyum sağlayabilen özelliklere sahip olmalıdır.

Sensör Düğümü Sensör Kategorileri Pasif, her yöne açık (yönsüz) sensörler: Pasif sensörler ortamı aktif araştırma ile değiştirmeden verileri toplayan sensörlerdir. Kendi enerjilerine sahiptir, enerji analog sinyali yükseltmek için gereklidir. Bu ölçümlerde yön şeklinde bir kavram yoktur. Pasif, dar ışınlı sensörler: Bu sensörler pasiftir ancak iyi tanımlanmış ölçüm yönü kavramına sahiptir (Örn: Kamera). Aktif sensörler: Bu gruptaki sensörler ortamı aktif olarak araştırırlar (Örn: Sonar veya radar sensörleri, küçük patlamalarla şok dalgaları üreterek çalışan bazı sismik sensör tipleri). WSN lerdeki kapsayıcı teorik çalışmalar Pasif, yönsüz sensörleri kastetmektedir. Her sensör düğümü belirli bir kapsama alanına sahiptir. Bu kapsama alanındaki gözlemlerini güvenilir ve doğru bir şekilde raporlayabilir.

Sensör Düğümü Sensörlerdeki Güç Tüketim Kaynakları Sinyal örnekleme ve fiziksel sinyalleri elektrik sinyallerine çevirme Sinyal iyileştirme Analog-to-Digital çevirme

Kablosuz Sensör Ağlar Kablosuz Sensör Ağlar Nedir? Kablosuz Sensör ağlarının özellikleri Güvenilirlik Doğruluk Esneklik Maliyet verimliliği Kurulum kolaylığı

Kablosuz Sensör Ağlar Kablosuz Sensör Ağlar Nedir? Kablosuz Sensör ağları ne yapar? Bilgi toplama Bilgi işleme İzleme Gözleme

Kablosuz Sensör Ağlar Uygulama Örnekleri Habitat (bitki, hayvan) izleme ve çevresel gözlem, hava durumu tahminleme sistemleri Sağlık uygulamaları (hasta, doktor takibi, hasta fizyolojik psikolojik durum izleme, vb.) Enerji tedarik ve aktarma sistemleri (üretim, dağıtım, tüketim yapılarında) Ev ve ofis uygulamaları (zeki anaokulu örneği var [Srivastava:2001]) Uzak yerlerin, konumların çözümlenmesi (tornado hareketi, orman yangın tespiti, vb.) Geniş bir metropol alanındaki taksilere sensörler yerleştirilerek trafiğin gözlenmesi ve bu gözlemlere dayanarak rotaların etkin planlanması

Kablosuz Sensör Ağlar Uygulama Örnekleri Bir park yerindeki boş ve dolu alanların sensör ağlarıyla belirlenmesi Kablosuz gözetim sensör ağlarıyla alışveriş merkezi, araba garajı veya benzeri tesislerde güvenlik sağlama Düşman hareketlerini belirleme, bulmak ve izlemek için askeri sensör ağlar Terörist saldırılara karşı tetikteliği arttıran sensör ağlar Ortam kirliliklerinin belirlenmesi, uzak yerlerin gözlenmesi, müşteri davranışlarının izlenmesi,...

Kablosuz Sensör Ağlar Habitat İzleme Sensör Ağı Örneği

Kablosuz Sensör Ağlar Sıradüzensel Sensör Ağlar

Kablosuz Sensör Ağlar Sensör Ağlarının Zorlukları Sensör ağlarının topolojisi çok sık değişir. Noktadan noktaya iletişime dayanan ağlarda yayım iletişim paradigmasını kullanır. Çok kısıtlı güç, hesaplama yeteneği ve hafızaya sahiptir Bozulmaya yatkındır. Çok fazla yükten dolayı genel kimlik (ID) sahibi olmayabilir Çok fazla sayılarda kurulur, bu nedenle kalabalıktan kaynaklanan tıkanma ve çarpışmalar olabilir. Önlemek için birbirine yakın sensörler eşzamanlı iletişim yapmamalıdır. Ad-hoc yerleştirilmiş sistemin, sonuç dağıtım ve düğümlerin bağlantılılığını (connectivity) tanımlaması ve sağlaması gerekir. Devingen ortam durumları, sistemin zamanla bağlantılılık ve sistem uyarımını uyarlamasını gerekli kılar.

Kablosuz Sensör Ağlar Sensör Ağlarının Gereksinimleri Fazla sayıda sensör Düşük enerji kullanımı Düşük belleğin verimli kullanımı (verimli bellek kullanımı) Veri toplama Özörgütlenme İşbirlikçi sinyal işleme Sorgulama yeteneği Düşük maliyet

Kablosuz Sensör Ağlar Sensör Ağlarının Mimarisi

Kablosuz Sensör Ağlar Sensör Ağları Çalışma Örneği

Sensör ağlarında eniyileme problemleri Sensör Yerleştirme: Sensörlerin ortama aktarılmadan önce hangi konumlara yerleştirileceğinin belirlenmesi işlemidir. Bu kapsamda maksimum alan kapsama, gereksinim duyulan minimum sensör sayısı gibi problemler ortaya çıkmaktadır. Bu problemler çözülürken bağlantılılığın korunması önemlidir. Böylece sensör düğümlerinin hepsinin ağda erişilebilir olduğunu garantilemiş oluruz. Yerini belirleme: Bir nesnenin sensör ağı içerisindeki konumunu belirleme işlemiyle ilgili eniyileme teknikleridir. Konum Takibi: Bir hareketli nesnenin ağın etki alanı içerisinde sürekli olarak devingen konumunu belirleme işlemidir.

Sensör ağlarında eniyileme problemleri Aralık sorguları: Bir sensör ağında saklanan veriler arasından belli bir aralığı sorgulama işlemidir. Örneğin sıcaklık sensörlerinden gelen veriler arasında Sıcaklıkları 50-60 arasında kalan ve ışık seviyeleri 10-15 aralığında olan tüm olayları listele şeklinde bir sorgu örnek olarak gösterilebilir. Veri birleştirme: Sensör düğümlerinden gelen verilen, sıradüzensel olarak bir üst seviyedeki bir sensör düğümünde (sink) toparlanıp birleştirmesidir. Bu anlamda verilerin birleştirilirken işlem gücüne ve harcanan enerjiye dikkat edilmesi gerekir. Bu konu kapsamında güvenlik konusu da irdelenmesi gereken bir konudur. Yönlendirme, coğrafik yönlendirme, yönlendirmede Geometrik-Topolojik teknikler, izleme ve geometrik çıkarsama, sınır belirleme konuları da eklenebilir.

Amaç Sensör ağlarının geniş kullanım alanlarında kullanılması amacıyla, bahsedilen sorunların çözümlerine yönelik çalışmalar yapmak önemlidir.

Proje Materyali ve Yöntemleri Bu tez projesi kapsamında yazılım geliştirme için gereksinimlere bağlı olarak farklı sensör simülasyon ortamları (öncelikle TOSSIM ve ns-2 tercih edilerek, simülasyon araçları bilgi bankası 1 yardımıyla tercih yapılacaktır) denenerek, uygun olanı seçilecek ve seçilen sensör simülasyon ortamının desteklediği programlama dili ve ortamları kullanılacaktır. Yazılım geliştirme ve test süresince bir adet masaüstü ve bir adet dizüstü bilgisayar kullanılacaktır. Bu bilgisayarlarda işletim sistemi olarak Debian ve Ubuntu GNU/Linux dağıtımları kullanılmaktadır.

Proje Materyali ve Yöntemleri Proje süresince geleneksel programlama ve yapay zeka tekniklerinin yanısıra genetik algoritmalar, yerel arama (eniyileme) teknikleri, çizge teorisi, hesaplamalı geometri, yazılım mühendisliği ve nesne yönelimli yazılım geliştirmeye başvurulacaktır. Üretilen tüm belgeler ve kodlar bir yapılandırma saklama sisteminde (CVS) saklanacaktır. Birim testi gereksinimleri platformu destekleyen herhangi bir birim testi sistemiyle karşılanacaktır.

Kapsama Alanı Maksimizasyonu Örnek bir eniyileme problemi olarak Kapsama Alanı Maksimizasyonu çalışması yaptık (2008) Yapılan çalışmanın amacı kapsama alanını arttırmaktı Optimal sensör yerleşimini aşağıdaki kriterlere göre sağlamaya çalıştık Sensör düğüm yayılımının kapsama alanını maksimize etme Verilen tüm kritik alanların en k adet sensör tarafından kapsama (k-covered) Sensör düğümleri arasındaki bağlantılılığı koruma

Kapsama Alanı Maksimizasyonu Problem tanımımız A(genislik, yukseklik) ile tanımlanmış bir engelsiz alanımız var Algılama çapı r s, iletişim çapı r c = 2 r s olan N adet sensörümüz var h adet kritik bölgemiz ve k değerimiz var Problemimiz aşağıdaki kriterlere göre toplam kapsanmış alanı maksimize etmek Bağlantılılık; tüm sensörler birbirleriyle haberleşebilmeli h kritik bölge en az k sensör ile kapsanmalı Sensörlerin algılama ve iletişim çapları aynı Sensörlerin merkezleri A alanı içerisinde kalmalı Problem Tanımı: A, N, r s, r c, k parametreleri verilmiş; sensör ağının kapsama alanını tüm kritik bölgelerin k-kapsanmış olduğu ve bağlantılılığın korunduğu bir şekilde arttırmaya çalışmak

Kromozom Temsili Çözmek için Genetik Algoritmaları kullandık. Kromozomlar Hareket Dizisi şeklinde temsil edildi: C 0 = { M S0, M S1, M S2, M S3,..., M SN 1 } C 1 = { M S0, M S1, M S2, M S3,..., M SN 1 } C 2 = { M S0, M S1, M S2, M S3,..., M SN 1 } C i = { M S0, M S1, M S2, M S3,..., M SN 1 } C T 1 = { M S0, M S1, M S2, M S3,..., M SN 1 } (1) M Si (x inc, y inc ) : { M LIMIT x inc, y inc M LIMIT } (2)

Uygunluk Fonksiyonu A c = width i=1 height j=1 { 0, if Color ij is White 1, else (3) INFINITY, Q 0 F (C i ) = (D cc N cc ), Q 1 (4) A c, Q 2 Q 0 =k-kapsanmış değil (sağlıksız) Q 1 =k-kapsanmış, bağlantısız (sağlıksız) Q 2 =k-kapsanmış, bağlı (sağlıklı)

Kullanılan GA Standart GA akışı kullanıldı (Başla, Döngü (Uygunluk hesapla, yeni nesili oluştur, elitizm), çözüm) Tek noktalı çaprazlama Rastgele mutasyon Elitizm

Ekran Görüntüleri

Ekran Görüntüleri

Tez Projesi Planı 07.2008 01.2009 (1. Tez İzleme Dönemi) 1. Kablosuz Sensör ağlarındaki eniyileme problemlerinin belirlenmesi ve önemli olanlarının seçilmesi 2. Bu problemlerin çözümünde kullanılabilecek eniyileme yöntemlerinin araştırılması ve öğrenilmesi 3. Problemlere ve çözüm yöntemlerine ilişkin literatür taramasının genişletilmesi 4. Simülasyon ortamlarının denenmesi ve en uygun ortamın seçilmesi, kurulması ve öğrenilmesi 5. Yurtdışında bu alanda çalışmalar yapılan araştırma gruplarının belirlenmesi ve incelenmesi

Tez Projesi Planı 01.2009 07.2009 (2. Tez İzleme Dönemi) 1. İlk eniyileme problemi için çözüm yöntemi ve algoritma geliştirme 2. Çözümün gerçekleştiriminin yapılması ve simülasyon sonuçlarının alınması 3. Çalışmanın makale şeklinde yazılıp uygun bir dergi veya konferansa gönderilmesi 4. Çalışmaların gerçek yaşamda uygulanmasına yönelik olarak TÜBİTAK projesi tanımlamasının oluşturulması

Tez Projesi Planı 07.2009 01.2010 (3. Tez İzleme Dönemi) 1. İkinci eniyileme problemi için çözüm yöntemi ve algoritma geliştirme 2. Çözümün gerçekleştiriminin yapılması ve simülasyon sonuçlarının alınması 3. Çalışmanın makale şeklinde yazılıp uygun bir dergi veya konferansa gönderilmesi 4. Belirlenen araştırma grubuyla ortak çalışmalar için üç aylığına yurtdışına çıkma

Tez Projesi Planı 01.2010 09.2010 (4. Tez İzleme Dönemi) 1. Tez yazımının tamamlanması 2. Üçüncü yayın çalışması 3. ÖYP projesinin tanımlanması

Projenin Kaynağını Oluşturan Literatür ve Referans Listesi Akyildiz I. F., Su W., Sankarasubramaniam Y., and Cayirci E., Wireless Sensor Networks: A Survey, Computer Networks, 38(4):393 422, March 2002. Diestel, R.; Graph Theory, Springer-Verlag, Heidelberg Graduate Texts in Mathematics, Volume 173, (2005) Goldberg, D. E.; Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Kluwer Academic Publishers, Boston, MA. (1989) Karl, H. and Willig, A.; Protocols and Architectures for Wireless Sensor Networks, Wiley, (May 2005) Harary, F.; Graph Theory, Addison Wesley, Reading, MA, 1969.

Projenin Kaynağını Oluşturan Literatür ve Referans Listesi Hoblos, G.; Staroswiecki, M.; Aitouche, A., Optimal design of fault tolerant sensor networks, Control Applications, 2000. Proceedings of the 2000 IEEE International Conference on, vol., no., pp.467-472, 2000 Holland, John H; Adaptation in Natural and Artificial Systems; University of Michigan Press, Ann Arbor. (1975) Joseph O Rourke, Computational Geometry, Cambridge University Press, 2nd Edition, 1998 Lafore, R.; Data Structures & Algorithms in Java; 2nd Edition, SAMS Publishing. (2003) Ning Xu, A Survey of Sensor Network Applications, University of Southern California. Available from http://courses.cs.tamu.edu/rabi/cpsc617/resources/sensor%20nwsurvey.pdf, 2002.

Projenin Kaynağını Oluşturan Literatür ve Referans Listesi Russell, S.J; Norvig, P.; Artificial Intelligence : A Modern Approach; Second Edition, Prentice-Hall. (2003) Sengoku, H.; Yoshigara, I.; A Fast TSP Solver Using GA on Java; Third International Symposium on Artificial Life, and Robotics, AROB III 98. (1998) Srivastava, M., Muntz, R., and Potkonjak, M. 2001. Smart kindergarten: sensor-based wireless networks for smart developmental problem-solving environments. In Proceedings of the 7th Annual international Conference on Mobile Computing and Networking (Rome, Italy). MobiCom 01. ACM, New York, NY, 132-138. DOI= http://doi.acm.org/10.1145/381677.381690 Tilak S., Abu-Ghazaleh N., and Heinzelman W., A Taxonomy of Wireless Micro-Sensor Network Models, ACM Mobile Computing and Communications Review (MC2R),

Projenin Kaynağını Oluşturan Literatür ve Referans Listesi Tubaishat, M.; Madria, S., Sensor networks: an overview, Potentials, IEEE, vol.22, no.2, pp. 20-23, April-May 2003 Vieira, M.A.M.; Coelho, C.N., Jr.; da Silva, D.C., Jr.; da Mata, J.M., Survey on wireless sensor network devices, Emerging Technologies and Factory Automation, 2003. Proceedings. ETFA 03. IEEE Conference, vol.1, no., pp. 537-544 vol.1, 16-19 Sept. 2003 Chien-Chung Shen; Srisathapornphat, C.; Jaikaeo, C., Sensor information networking architecture and applications, Personal Communications, IEEE [see also IEEE Wireless Communications], vol.8, no.4, pp.52-59, Aug 2001

Projenin Kaynağını Oluşturan Literatür ve Referans Listesi Yıldırım, K.S., Kalaycı, T.E., Uğur, A., Optimizing Coverage in a K-Covered and Connected Sensor Network Using Genetic Algorithms, 9th WSEAS International Conference on EVOLUTIONARY COMPUTING (EC 08), Sofia, Bulgaria, May 2-4, 2008. Zhao F., Guibas L., Wireless Sensor Networks: An Information Processing Approach, Morgan Kaufman, ISBN 1-55860-914-8, 2004