Please use this identifier to cite or link to this item:
http://studentrepo.iium.edu.my/handle/123456789/9404
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Anwar, Farhat, PhD | en_US |
dc.contributor.advisor | Motakabber, S.M.A., PhD | en_US |
dc.contributor.author | Sharmin, Afsah | en_US |
dc.date.accessioned | 2020-09-15T06:43:47Z | - |
dc.date.available | 2020-09-15T06:43:47Z | - |
dc.date.issued | 2019-12 | - |
dc.identifier.uri | http://studentrepo.iium.edu.my/handle/123456789/9404 | - |
dc.description.abstract | Efficient routing is an important issue for the design of wireless sensor network (WSN) protocols to overcome several challenges and to meet hardware and resource constraints. WSNs are integrated into the internet of things (IoT). The issues of the routing of WSNs impose nearly similar prerequisites for IoT routing technique. Most of the traditional routing protocols are not appropriate for WSNs and IoT because of resource constraints, computational overhead and environmental interference and do not take into account the different factors affecting energy parameter so are not energy efficient other than adaptable and scalable and do not accommodate node mobility and further research would be needed to address issues such as QoS for real-time applications. Since the communications parameters must be taken into account by the mechanisms that mediate in the correspondence procedure, for instance routing, the vital communication parameters, for example, the mobility of the nodes, their constrained energy, the node residual energy and route length are needed to be considered to improve communications within IoT. Ant Colony Optimization (ACO) based algorithms have the capability of self-organizing and emphasize the design of optimal algorithms and autonomous distributed systems that are robust, adaptable and scalable. However, most of the existing ACO based routing algorithms are designed on the assumption that the sensor nodes and the sinks are stationary and do not consider the overhead of mobility and do not take into account the above mentioned communication parameters and the current node energy is not considered, which will lead to premature death of some nodes. The reason behind is that the energy factor is not considered in the probability formula of traditional ACO algorithm to find the shortest and optimal path by means of the most pheromone path, which will lead to the node energy of the network on the path decrease sharply and shorten the lifetime of the entire network. Moreover, the frequent updates of the sink nodes and the sensor nodes for position changes for mobility and propagation of information for topology changes through the network may drain the energy of the sensor nodes excessively in such energy constrained environment. To overcome the existing problem of accommodating node mobility, reducing initialization time for ant based routing algorithm and to maintain scalability in WSN for time critical applications in the context of IoT, a novel ACO based WSN routing algorithm for IoT has been proposed and analyzed in this thesis. The energy factor is added and the average mobility of the nodes is added in the probability formula of an ant colony algorithm which is the distinguishing feature for the new ant algorithm compared to previous work and formulation of mathematical model is provided. A fitness function, route evaluation index, is provided for optimal path selection taking into account the existing energy of the nodes and route length. The proposed algorithm has been simulated and verified using MATLAB and evaluated against the traditional ACO and EICAntS algorithm from the benchmark paper. The evaluation results of the new ACO based routing algorithm achieved faster convergence for the initialization delay, about 30% improvement to determine the best cost route, almost 40% reduced end to end delay and almost 50% less consumed energy even with the increasing number of nodes, compared with the other two algorithms and demonstrated an improvement in conservation of energy, delay, throughput and lifetime. It improves communications within IoT in addition to its improved network performance. | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.publisher | Kuala Lumpur : Kulliyyah of Engineering, International Islamic University Malaysia, 2019 | en_US |
dc.subject.lcsh | Routing protocols (Computer network protocols) | en_US |
dc.subject.lcsh | Wireless sensor networks | en_US |
dc.subject.lcsh | Internet of things | en_US |
dc.title | Bio inspired WSN routing algorithm for IOT | en_US |
dc.type | Master Thesis | en_US |
dc.description.identity | t11100417804AfsahSharmin | en_US |
dc.description.identifier | Thesis : Bio inspired WSN routing algorithm for IOT /by Afsah Sharmin | en_US |
dc.description.kulliyah | Kulliyyah of Engineering | en_US |
dc.description.programme | Master of Science (Computer and Information Engineering) | en_US |
dc.description.degreelevel | Master | en_US |
dc.description.abstractarabic | يعد التوجيه الفعال مشكلة مهمة لتصميم بروتوكولات شبكة الاستشعار اللاسلكية (WSN) للتغلب على العديد من التحديات وتلبية قيود الأجهزة والموارد. لقد تم دمج WSNs في إنترنت الأشياء (IoT). وتفرض مشكلات توجيه WSN شروطًا مماثلة تقريبًا لتقنية توجيه إنترنت الأشياء. كان معظم بروتوكولات التوجيه التقليدية ليست مناسبة لشبكات WSN و IoT بسبب قيود الموارد والنفقات العامة الحاسوبية والتداخل البيئي ولا تأخذ في الاعتبار العوامل المختلفة التي تؤثر على معلمات الطاقة، وبالتالي فهي غير فعالة في استخدام الطاقة غير القابلة للتكيف والقابلة للتطوير ولا تستوعب العقدة حيث ستكون هناك حاجة إلى التنقل والمزيد من البحث لمعالجة قضايا مثل جودة الخدمة للتطبيقات في الوقت الحقيقي. نظرًا لأنه يجب أن تؤخذ معلمات الاتصال وقيوده في الاعتبار من خلال الآليات التي تتوسط في إجراء المراسلات، على سبيل المثال: التوجيه، ومعلمات الاتصال الحيوية، وعلى سبيل المثال: تنقل العقد ، والطاقة المقيدة ، والطاقة المتبقية للعقدة وطول المسار حيث هناك حاجة إلى النظر في تحسين الاتصالات داخل إنترنت الأشياء. تتمتع خوارزميات Ant Colony Optimization (ACO) بالقدرة على التنظيم الذاتي والتأكيد على تصميم الخوارزميات المثلى والأنظمة الموزعة المستقلة والتي تتميز بالقوة والتكيف والقابلية للتطوير. ومع ذلك، فإن معظم خوارزميات التوجيه القائمة على ACO مصممة على افتراض أن عقد المستشعرات والمصارف ثابتة ولا تراعي مقدار الحمل العلوي، ولا تأخذ في الاعتبار معلمات الاتصال المذكورة أعلاه، وأن طاقة العقدة الحالية ليست كذلك، والتي سوف تؤدي إلى الموت المبكر لبعض العقد. السبب وراء ذلك هو عدم مراعاة عامل الطاقة في صيغة الاحتمال لخوارزمية ACO التقليدية للعثور على أقصر الطرق وأفضلها عن طريق المسار الأكثر فرمونًا، الأمر الذي سيؤدي إلى انخفاض طاقة عقدة الشبكة على المسار بشكل حاد وتقصير عمر الشبكة بالكامل. علاوة على ذلك، قد تستنزف التحديثات المتكررة لعقد البالوعة وعُقد المستشعر من أجل التغييرات في الموضع من أجل تنقل المعلومات ونشرها من أجل تغييرات الهيكلية من خلال الشبكة طاقة العقد المستشعرة بشكل مفرط في هذه البيئة المقيدة للطاقة. للتغلب على المشكلة الحالية المتمثلة في استيعاب تنقل العقدة، وتقليل وقت التهيئة لخوارزمية التوجيه القائمة على النمل، وللمحافظة على قابلية التوسع في WSN للتطبيقات ذات الأهمية الزمنية في سياق إنترنت الأشياء، لقد تم اقتراح خوارزمية توجيه WSN جديدة تستند إلى ACO لـ IoT وتحليلها في هذه الأطروحة. ويضاف عامل الطاقة ومتوسط تنقل العقد في صيغة الاحتمال لخوارزمية مستعمرة النمل وهي السمة المميزة لخوارزمية النمل الجديدة مقارنة بالعمل السابق وصياغة النموذج الرياضي. يتم توفير وظيفة اللياقة البدنية، ومؤشر تقييم المسار، لاختيار المسار الأمثل مع مراعاة الطاقة الحالية للعقد وطول المسار. وتمت محاكاة الخوارزمية المقترحة والتحقق منها باستخدام MATLAB وتقييمها وفقًا لخوارزمية ACO و EICAntS التقليدية من الورقة المرجعية. لقد حققت نتائج التقييم الخاصة بخوارزمية التوجيه المعتمدة على ACO تقاربًا أسرع لتأخير التهيئة، وحوالي 30٪ تحسينًا لتحديد أفضل مسار للتكلفة، وحوالي 40٪ تقريبًا تأخر نهاية إلى نهاية، واستهلاك طاقة أقل بنسبة 50٪ تقريبًا حتى مع زيادة عدد العقد، مقارنة مع اثنين من الخوارزميات الأخرى وأظهرت تحسنا في الحفاظ على الطاقة، والتأخير، والإنتاجية وعمرها. ويعمل على تحسين الاتصالات داخل إنترنت الأشياء بالإضافة إلى تحسين أداء الشبكة. | en_US |
dc.description.callnumber | t TK 5105.543 S531B 2019 | en_US |
dc.description.notes | Thesis (MSCIE)--International Islamic University Malaysia, 2019. | en_US |
dc.description.physicaldescription | xvi, 105 leaves : colour illustrations ; 30cm. | en_US |
item.openairetype | Master Thesis | - |
item.grantfulltext | open | - |
item.fulltext | With Fulltext | - |
item.languageiso639-1 | en | - |
item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_18cf | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
Appears in Collections: | KOE Thesis |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
t11100417804AfsahSharmin_24.pdf | 24 pages file | 1.33 MB | Adobe PDF | View/Open |
t11100417804AfsahSharmin_SEC.pdf Restricted Access | Full text secured file | 2.08 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Page view(s)
64
checked on May 20, 2021
Download(s)
32
checked on May 20, 2021
Google ScholarTM
Check
Items in this repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated. Please give due acknowledgement and credits to the original authors and IIUM where applicable. No items shall be used for commercialization purposes except with written consent from the author.