Algoritmos Genéticos

Algoritmos Genéticos

Este artículo habla de un método para la reducción de consumo de energía en sensores de red. Los Algoritmos Genéticos (AG) son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver problemas de búsqueda y optimización. Algunos resultados de simulaciones realizadas muestran que al final de la ejecución del algoritmo, el número de nodos vivos aumenta, a comparación con los anteriores y esto genera también un aumento en la red de la vida.

Sin duda alguna, el consumo de energía es uno de los problemas más graves de sensores de red. Este tipo de redes están compuestas por nodos que se encuentran en el ambiente. La labor que tienen estos nodos es colectar los datos provenientes del ambiente y transmitirlos a la base de datos (BS). Estos nodos tienen energía limitada.

Existen dos métodos para intercambiar datos de la CH a la BS. El primero es de un solo salto, en éste método después de recibir los datos del ecosistema en base a los nodos y transferirlos al CH, el CH se transmite a la BS. El segundo método es de salto a salto, en éste método los CH’s se pueden transferir la información antes de pasar por la BS.

Entre los usos importantes que tienen los sensores de red podemos mencionar el control y supervisión de los accidentes de incendios forestales, supervisión del ambiente militar, las condiciones de rastreo de los pacientes y el control del tráfico. Una forma eficaz de combatirlos es con el uso de algoritmos genéticos.

Los operadores genéticos incluyen selección, composición y mutación. Después de ciertas generaciones de GA se obtiene la población final. En cada generación después de correr los operadores genéticos en cada uno de los bits de los cromosomas, se calcula el valor de aptitud obtenido de las medidas poblacionales y luego esa medida obtenida se compara con el valor de aptitud original. Al final de cada generación el mejor valor con respecto al valor de aptitud es seleccionado como valor óptimo de la población y es atendido en la siguiente generación.

En cada generación, los cromosomas con mayor valor de aptitud, son seleccionadas como los padres y esos mismos se componen para obtener otro hijo. Se repite el proceso de cálculo del valor de aptitudes con el hijo, si sale un valor alto, el hijo es escogido para continuar en la siguiente generación. Este proceso continua cíclicamente hasta obtener resultados óptimos.

En conclusión los métodos basados en algoritmos genéticos son una buena solución para la reducción del consumo de energía en las redes. Después de varias simulaciones se pudo comprobar que el algoritmo genético puede incrementar la vida de las redes.

Referencias

Delavar, A. G. (2012). KGAWSN: An Effective Way to Reduce Energy Consumption in Wireless Sensor Networks by K- means and Genetic Algorithms. International Journal of Computer

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