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Auteur Ghéraf,amira |
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Titre : Clustering basé sur l'intelligence en Essaim dans les réseaux de capteurs sans fil Type de document : texte imprimé Auteurs : Ghéraf,amira ; Djamila Mechta, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2016 Importance : 1 vol (61f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux
Systèmes Distribués
capteurs sans fil
RCSF
AFSA
protocole LEACH-C
clustering hiérarchique
Cluster headIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé:
Le Clustering est l'une des techniques les plus efficaces pour conserver l'énergie dans les
réseaux de capteurs sans fil. Son objectif principal est d’organiser le réseau en plusieurs
groupes appelés clusters, et sélectionner un chef pour Chaque groupe nommé cluster head
(CH) responsable d’agréger les données de ses membres pour les envoyer à la station de
base (SB). Dans ce travail nous avons étudié le problème de la consommation d’énergie et
le prolongement de la durée de vie dans les RCSFs afin de proposer un nouveau protocole
de clustering hiérarchique C-AFSA basé sur les comportements :swarm,prey ,follow
d’AFSA (artifitial fish swarm algorithm) pour la sélection des CHs et formation des
clusters. Les performances de notre algorithme sont évaluées et comparées avec le
protocole standard LEACH-C à travers une simulation à l’aide du simulateur réseau NS2.Note de contenu : Table des matières
Introduction générale………………………………………………………………….. 1
Organisation du mémoire……………………………………………………………... 2
Chapitre1 : clustering basé sur les méthodes bio-inspirés……………………………... 3
1.1.Introduction……………………………………………………………………... 4
1.2.Algorithmes basés sur PSO……………………………………………………... 5
1.2.1. PSO-HC…………………………………………………………………. 5
1.2.2. KPSO Hybrid protocol………………………………………………….. 7
1.3. Algorithme basé sur les réseaux neurone………………………………………. 8
1.3.1. CNN-LEACH……………………………………………………………. 8
1.4. Algorithme basé sur la Pollinisation ………………………………………….. 8
1.4.1.PBO………………………………………………………………………. 8
1.5. Algorithme basé sur essaim de poisson………………………………………... 10
1.5.1. AFSA……………………………………………………………………. 10
1.6. Algorithmes génétiques………………………………………………………… 13
1.6.1. GA……………………………………………………………………… 13
1.6.2. CGC (centralized genetic-based clustering)…..……………………….. 15
1.7. Conclusion……………………………………………………………………… 20
Chapitre 2 : protocole proposé C-AFSA………………………………………………. 21
2.1. Introduction…………………………………………………………………….. 22
2.2 LEACH_C………………………………………………………………………. 22
2.2.1. Phase d’initialisation…………………………………………………… 22
2.2.2. Phase de transmission………………………………………………….. 23
2.3. Généralités sur AFSA (artificial fish swarm algorithm)……………………….. 24
2.4. Caractéristiques du protocole proposé…………………………………………. 25
2.4.1. Les paramètre du protocole……………………………………………. 25
2.4.2. Les propriétés du modèle du réseau…………………………………………………. 25
2.5. Description générale du protocole proposé……………………………………. 26
2.6. Description détaillée du protocole proposé……………………………………. 27
2.6.1 Division virtuelle du réseau…………………………………………….. 27
2.6.2 Election des CHs initiaux………………………………………………. 28
2.6.3 Application des comportements d’AFSA dans la sélection des CHs…… 29
2.6.3.1- comportement de proie (Prey) :prey_ch ………………………... 30
2.6.3.2- comportement d’essaim (swarm) :swarm_ch…………………… 31
2.6.3.3- comportement de suivie (follow) : follow_ch…………………… 32
2.6.4. La formation des clusters en utilisant les comportements AFSA………. 34
2.6.4.1 .Clutering initial…………………………………………………. 35
2.6.4.2. Prey clustering (prey_clust)…………………………………….. 35
2.6.4.3.swarm clustering (swarm_clust)………………………………… 36
2.6.4.4. Follow clustering (follow_clust)……………………………….. 38
2.6.5. La fonction objectif (Fitness)…………………………………………... 39
2.7. Le modèle d’énergie…………………………………………………………... 40
2.8. La transmission des données………………………………………………….. 40
2.9. Conclusion…………………………………………………………………….. 41
Chapitre 3 : mise en œuvre……………………………………………………………. 42
3.1. Introduction…………………………………………………………………………………………………… 43
3.2. L’environnement de développement…………………………………………... 43
3.3.1. NS2……………………………………………………………………… 43
3.2.2 Intégration des packages de LEACH…………………………………….. 43
3.3. Simulation……………………………………………………………………… 43
3.3.1. Paramètre du protocole………………………………………………….. 43
3.3.2. Résultats de la simulation……………………………………………….. 44
3.4. Les métriques de performance…………………………………………………. 45
3.5 Partie 1 : comparaison dans un réseau de petite taille………………………….. 45
3.5.1 Paramètres du réseau…………………………………………………………………………… 45
3.5.2 Comparaison de l’énergie consommée…………………………………... 46
3.5.3 Comparaison des données reçues par la SB…………………………………………… 46
3.5.4 Comparaison de la durée de vie…………………………………………………………….. 47
3.6 Partie 2 : comparaison dans un réseau à grande échelle………………………... 49
3.6.1 Paramètres de simulation………………………………………………… 49
3.6.2. Comparaison de l’énergie consommée………………………………….. 50
3.6.3 Comparaison des données reçues par la SB…………………………………………… 51
3.6.4 Comparaison de la durée de vie……………………………………………………………. 52
3.7 Conclusion………………………………………………………………………... 53
Conclusion générale et perspectives …………………………………………………... 55
Bibliographie…………………………………………………………………………… 56
Annexes………………………………………………………………………………… 58Côte titre : MAI/0128 En ligne : https://drive.google.com/file/d/15jklEQ7FTbdGc27iw_3fmD_h7f0n6zD2/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Clustering basé sur l'intelligence en Essaim dans les réseaux de capteurs sans fil [texte imprimé] / Ghéraf,amira ; Djamila Mechta, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2016 . - 1 vol (61f.) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Réseaux
Systèmes Distribués
capteurs sans fil
RCSF
AFSA
protocole LEACH-C
clustering hiérarchique
Cluster headIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé:
Le Clustering est l'une des techniques les plus efficaces pour conserver l'énergie dans les
réseaux de capteurs sans fil. Son objectif principal est d’organiser le réseau en plusieurs
groupes appelés clusters, et sélectionner un chef pour Chaque groupe nommé cluster head
(CH) responsable d’agréger les données de ses membres pour les envoyer à la station de
base (SB). Dans ce travail nous avons étudié le problème de la consommation d’énergie et
le prolongement de la durée de vie dans les RCSFs afin de proposer un nouveau protocole
de clustering hiérarchique C-AFSA basé sur les comportements :swarm,prey ,follow
d’AFSA (artifitial fish swarm algorithm) pour la sélection des CHs et formation des
clusters. Les performances de notre algorithme sont évaluées et comparées avec le
protocole standard LEACH-C à travers une simulation à l’aide du simulateur réseau NS2.Note de contenu : Table des matières
Introduction générale………………………………………………………………….. 1
Organisation du mémoire……………………………………………………………... 2
Chapitre1 : clustering basé sur les méthodes bio-inspirés……………………………... 3
1.1.Introduction……………………………………………………………………... 4
1.2.Algorithmes basés sur PSO……………………………………………………... 5
1.2.1. PSO-HC…………………………………………………………………. 5
1.2.2. KPSO Hybrid protocol………………………………………………….. 7
1.3. Algorithme basé sur les réseaux neurone………………………………………. 8
1.3.1. CNN-LEACH……………………………………………………………. 8
1.4. Algorithme basé sur la Pollinisation ………………………………………….. 8
1.4.1.PBO………………………………………………………………………. 8
1.5. Algorithme basé sur essaim de poisson………………………………………... 10
1.5.1. AFSA……………………………………………………………………. 10
1.6. Algorithmes génétiques………………………………………………………… 13
1.6.1. GA……………………………………………………………………… 13
1.6.2. CGC (centralized genetic-based clustering)…..……………………….. 15
1.7. Conclusion……………………………………………………………………… 20
Chapitre 2 : protocole proposé C-AFSA………………………………………………. 21
2.1. Introduction…………………………………………………………………….. 22
2.2 LEACH_C………………………………………………………………………. 22
2.2.1. Phase d’initialisation…………………………………………………… 22
2.2.2. Phase de transmission………………………………………………….. 23
2.3. Généralités sur AFSA (artificial fish swarm algorithm)……………………….. 24
2.4. Caractéristiques du protocole proposé…………………………………………. 25
2.4.1. Les paramètre du protocole……………………………………………. 25
2.4.2. Les propriétés du modèle du réseau…………………………………………………. 25
2.5. Description générale du protocole proposé……………………………………. 26
2.6. Description détaillée du protocole proposé……………………………………. 27
2.6.1 Division virtuelle du réseau…………………………………………….. 27
2.6.2 Election des CHs initiaux………………………………………………. 28
2.6.3 Application des comportements d’AFSA dans la sélection des CHs…… 29
2.6.3.1- comportement de proie (Prey) :prey_ch ………………………... 30
2.6.3.2- comportement d’essaim (swarm) :swarm_ch…………………… 31
2.6.3.3- comportement de suivie (follow) : follow_ch…………………… 32
2.6.4. La formation des clusters en utilisant les comportements AFSA………. 34
2.6.4.1 .Clutering initial…………………………………………………. 35
2.6.4.2. Prey clustering (prey_clust)…………………………………….. 35
2.6.4.3.swarm clustering (swarm_clust)………………………………… 36
2.6.4.4. Follow clustering (follow_clust)……………………………….. 38
2.6.5. La fonction objectif (Fitness)…………………………………………... 39
2.7. Le modèle d’énergie…………………………………………………………... 40
2.8. La transmission des données………………………………………………….. 40
2.9. Conclusion…………………………………………………………………….. 41
Chapitre 3 : mise en œuvre……………………………………………………………. 42
3.1. Introduction…………………………………………………………………………………………………… 43
3.2. L’environnement de développement…………………………………………... 43
3.3.1. NS2……………………………………………………………………… 43
3.2.2 Intégration des packages de LEACH…………………………………….. 43
3.3. Simulation……………………………………………………………………… 43
3.3.1. Paramètre du protocole………………………………………………….. 43
3.3.2. Résultats de la simulation……………………………………………….. 44
3.4. Les métriques de performance…………………………………………………. 45
3.5 Partie 1 : comparaison dans un réseau de petite taille………………………….. 45
3.5.1 Paramètres du réseau…………………………………………………………………………… 45
3.5.2 Comparaison de l’énergie consommée…………………………………... 46
3.5.3 Comparaison des données reçues par la SB…………………………………………… 46
3.5.4 Comparaison de la durée de vie…………………………………………………………….. 47
3.6 Partie 2 : comparaison dans un réseau à grande échelle………………………... 49
3.6.1 Paramètres de simulation………………………………………………… 49
3.6.2. Comparaison de l’énergie consommée………………………………….. 50
3.6.3 Comparaison des données reçues par la SB…………………………………………… 51
3.6.4 Comparaison de la durée de vie……………………………………………………………. 52
3.7 Conclusion………………………………………………………………………... 53
Conclusion générale et perspectives …………………………………………………... 55
Bibliographie…………………………………………………………………………… 56
Annexes………………………………………………………………………………… 58Côte titre : MAI/0128 En ligne : https://drive.google.com/file/d/15jklEQ7FTbdGc27iw_3fmD_h7f0n6zD2/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0128 MAI/0128 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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