Use este identificador para citar o ir al link de este elemento: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-9K9MK5
Tipo: Dissertação de Mestrado
Título: Modelo e algoritmos para a definição da densidade, cobertura e conectividade em uma rede de sensores sem fio
Autor(es): Gutavo Campos Menezes
primer Tutor: Geraldo Robson Mateus
primer miembro del tribunal : Mauricio Cardoso de Souza
Segundo miembro del tribunal: Ricardo Hiroshi Caldeira Takahashi
Resumen: As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) vêm propondo grandes desafios. Um destes desafios é o problema de cobertura, que consiste na garantia de uma qualidade de monitoramento para uma determinada área ou ambiente. Outro desafio, é o problema de controle da densidade dos nós sensores. Este problema consiste em determinar o menornúmero de nós sensores ativos dispostos em uma área de monitoramento de forma a garantir a cobertura e conectividade da rede. Este trabalho apresenta um modelo de programação linear inteira mista que tem por objetivo resolver estes problemas. Além do modelo de otimização, é proposta uma heurística baseada na utilização da Relaxação Lagrangeana e do método de sub-gradientes. Os resultados computacionais mostram que a heurística utilizada é capaz de fornecer soluções ótimas para um grande número de instâncias, além de fornecer soluções com um esforço computacional muito menor que o utilizado por pacotes de otimização como o CPLEX.
Abstract: The Wireless Sensor Networks have being carrying great challenges. One of them is the coverage problem which consists in assuring the monitoring quality for a specific area or environment. Another challenge, is to control the density of sensors. That is, from a set of sensors deployed in an area of monitoring, determine the less number of sensors that must be activated in order to guarantee the coverage and connectivity in the network. This paper presents a mixed integer linear programming model which aims to solve these problems. Besides the optimization model, it is also proposed a heuristic based on Lagrangean Relaxation and sub-gradient methods. The computational results show that the heuristic used is able to provide optimal solutions to a large range of instances. Moreover, a significant reduction in computational effort is achieved, as compared to optimization packages such as CPLEX.
Asunto: Sensores Processamento de dados
Redes de computadores Protocolos
Redes ATM
Análise de redes (Planejamento)
Computação
Redes de computadores
Idioma: Português
Editor: Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Institución: UFMG
Tipo de acceso: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-9K9MK5
Fecha del documento: 13-ago-2004
Aparece en las colecciones:Dissertações de Mestrado

archivos asociados a este elemento:
archivo Descripción TamañoFormato 
dissertacao_gustavocamposmenezes.pdf1.75 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los elementos en el repositorio están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, salvo cuando es indicado lo contrario.