Meta-heuristique hybride pour l’optimisation du déploiement de Réseaux de Capteurs Sans Fil (RCSF)

EasyChair Preprint 2105

Abstract

Durant la dernière décennie, les réseaux de Capteurs Sans-Fil (RCSF) ont attiré l’attention de la plupart des communautés de recherche. Leur taille miniature ainsi que leur coût qui ne cessent de décroitre et leur aspect non destructif les places parmi les techniques les plus adoptés dans de multiples secteurs d’activité : industrie, santé, véhicules autonomes, etc. Rajouté à cela, la nouvelle révolution industrielle (i'i.e. : industrie du futur ou industrie 4.0) augmente l’intérêt porté à cette technique et relance le débat sur plusieurs problématiques liées à leur implémentation (conception du réseau, planification des cycles, positions des nœuds, etc.). Parmi ces problématiques, la conception du réseau et l’identification des positions optimales des nœuds, restent une tâche très complexe qui nécessite la mobilisation d’experts disposants de compétences très variées (électronique, informatique, réseau, optimisation, etc.). Ceci implique de grands coûts liés à la planification et aux phases de tests, avant l’implémentation de la solution finale (déploiement des nœuds). Afin d’éviter ces coûts, la conception en amont du réseau doit être considérée.
 

Keyphrases: Réseaux de capteurs sans fil, fitness approximation, fitness inheritence, hybridation, métaheuristique, neural networks

@booklet{EasyChair:2105,
  author    = {Mohamed Amin Benatia and M'Hamed Sahnoun and Anne Louis and David Baudry},
  title     = {Hybrid meta-heuristics for the optimization of the deployment of Wireless Sensor Networks (WSN)},
  howpublished = {EasyChair Preprint 2105},
  year      = {EasyChair, 2019}}