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Papers

무선 센서 & 액터 네트워크에서 주문형 라우팅을 위한 파레토 개미 집단 최적화 알고리즘

http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE01632071


무선 센서 & 액터 네트워크에서 긴 네트워크의 수명을 유지하면서 다양한 지연시간을 요구하는 응용 프로그램들을 동시에 서비스하는 라우팅 방법이 요구되고 있다. 하지만 트리 기반 라우팅에서 네트워크 수명과 패킷 전송시의 평균 홉 수는 상충관계가 있다는 사실이 알려져 있다. 본 논문은 상충관계에 있는 두 가지 목적을 최적화하는 라우팅 트리들의 파레토 집합을 찾고자 파레토 개미 집단 최적화 알고리즘을 제시한다. 응용 프로그램이 요구하는 지연 시간에 따라 적절한 트리를 선택하여 라우팅에 사용할 수 있도록 함으로써 다양한 응용 프로그램의 요구 조건을 만족시킬 뿐 아니라 긴 네트워크의 수명을 보장한다. 그리고 모의실험을 통해 구해진 트리들이 대표적인 라우팅 트리인 최소신장트리 보다 파레토 최적에 근접한 트리들로 구성됨을 보인다.

Routing schemes that service applications with various delay times, maintaining the long network life time are required in wireless sensor & actor networks. However, it is known that network lifetime and hop count of trees used in routing methods have the tradeoff between them. In this paper, we propose a Pareto Ant Colony Optimization algorithm to find the Pareto tree set such that it optimizes these both tradeoff objectives. As it enables applications which have different delay times to select appropriate routing trees, not only satisfies the requirements of various multiple applications but also guarantees long network lifetime. We show that the Pareto tree set found by proposed algorithm consists of trees that are closer to the Pareto optimal points in terms of hop count and network lifetime than minimum spanning tree which is a representative routing tree.


무선 센서 & 액터 네트워크에서 긴 네트워크의 수명을 유지하면서 다양한 지연시간을 요구하는 응용 프로그램들을 동시에 서비스하는 라우팅 방법이 요구되고 있다. 하지만 트리 기반 라우팅에서 네트워크 수명과 패킷 전송시의 평균 홉 수는 상충관계가 있다는 사실이 알려져 있다. 본 논문은 상충관계에 있는 두 가지 목적을 최적화하는 라우팅 트리들의 파레토 집합을 찾고자 파레토 개미 집단 최적화 알고리즘을 제시한다. 응용 프로그램이 요구하는 지연 시간에 따라 적절한 트리를 선택하여 라우팅에 사용할 수 있도록 함으로써 다양한 응용 프로그램의 요구 조건을 만족시킬 뿐 아니라 긴 네트워크의 수명을 보장한다. 그리고 모의실험을 통해 구해진 트리들이 대표적인 라우팅 트리인 최소신장트리 보다 파레토 최적에 근접한 트리들로 구성됨을 보인다.

Routing schemes that service applications with various delay times, maintaining the long network life time are required in wireless sensor & actor networks. However, it is known that network lifetime and hop count of trees used in routing methods have the tradeoff between them. In this paper, we propose a Pareto Ant Colony Optimization algorithm to find the Pareto tree set such that it optimizes these both tradeoff objectives. As it enables applications which have different delay times to select appropriate routing trees, not only satisfies the requirements of various multiple applications but also guarantees long network lifetime. We show that the Pareto tree set found by proposed algorithm consists of trees that are closer to the Pareto optimal points in terms of hop count and network lifetime than minimum spanning tree which is a representative routing tree.