Resumen de Tecnicas de optimizacion para redes de sensores
Guillermo Molina Arribere
RESUMEN: Esta tesis doctoral se centra en la definición, planteamiento, y resolución mediante aplicación de técnicas metaheurísticas de problemas de optimización que se presentan en el campo de las redes de sensores. Se ha realizado un estudio de los distintos problemas de optimización que se presentan en este ámbito y se han Identificado aquellos con mayor importancia debido a su complejidad o representatividad, de entre los cuales se abordan y resuelven tres: el diseño de la red de radio, el posicionamiento óptimo de los nodos sensores, y el descubrimiento de localización. Para cada uno de estos problemas se propone un planteamiento formal, y un método de resolución, en lo referente a las técnicas empleadas como a la aproximación utilizada, específico por problema de acuerdo con las características observadas en el mismo.
Para el primer problema, diseño de la red de radio, empleamos codificación binaria para instancias sencillas que se extiende a codificación entera para instancias avanzadas; asimismo, comparamos aproximaciones empleando técnicas mono-objetivo y multi-objetivo. El algoritmo genético CHC, diseñado específicamente para soluciones binarias, demuestra ser altamente competitivo .Desarrollamos su versión multi-objetivo, MOCHC, que también demuestra ser eficaz. Ambas versiones se adaptan de manera satisfactoria para instancias con codificación entera, y CHC demuestra nuevamente su efectividad al compararse a un amplio espectro de técnicas propuestas por distintos grupos de investigación, quedando en el tercio superar en efectividad. Finalmente, se emplea este problema para validar la efectividad de una técnica propuesta para el autoajuste del proceso de migración en un algoritmo genético distribuido.
Para el problema de posicionamiento óptimo de los nodos se emplea una aproximación multi-objetivo, y se propone un operador de mejora local capaz de integrarse en cualquier técnica de optimización. Este operador se basa en buscar ineficiencias causadas por la proximidad entre dos nodos y busca sustituir dicha pareja de nodos por un único nodo manteniendo cobertura y conectividad. Su validez queda demostrada al mejorar notablemente la calidad de las soluciones producidas por cuatro diferentes técnicas multi-objetivo, y al apreciarse que su efectividad es aún mayor para aquellas instancias de problema en que las técnicas básicas tienen mayor dificultad para encontrar las soluciones.
Finalmente, para el problema de localización de nodos sensores, realizamos un análisis de las dos principales técnicas de guiado que se emplean para este problema: la minimización de error y la maximización de verosimilitud. Observamos que cada técnica supera a la otra en determinadas circunstancias, y diseñamos un proceso de búsqueda combinador que trata de aplicar cada técnica cuando resulta más conveniente. Nuestra técnica se validad
