Метод енергозбереження в безпровідних сенсорних мережах

Abstract

Метою кваліфікаційної роботи є розробка та дослідження методу енергозбереження у безпровідних сенсорних мережах на основі використання алгоритмів машинного навчання, зокрема штучних нейронних мереж типу карт Кохонена та їх модифікацій, для забезпечення максимально ефективного використання енергетичних ресурсів вузлів, оптимізації процесів передачі та обробки даних, а також збільшення періоду автономної роботи та надійності функціонування сенсорних мереж у змінних умовах експлуатації. У ході кваліфікаційної роботи у рамках реалізації методу було використано бібліотеку MiniSom у середовищі Google Colab, реалізовано енергозважену функцію оновлення ваг, інкрементальне навчання та адаптивне регулювання радіуса сусідства. На основі карти Кохонена виконано кластеризацію вузлів та визначення кластерних центрів, побудовано маршрути передачі з урахуванням мінімізації енергетичних втрат і проілюстровано результати візуально. Проведено порівняльний аналіз ефективності розробленого підходу з класичними методами керування, що підтвердив переваги використання SOM у задачах розподіленого енергозбереження.