Optimisation de la localisation des noeuds dans les réseaux de capture sans fil en utilisant l’algorithme d’optimisation par essaim de criquets

Abstract

La présence de trous de couverture dans les réseaux de capteurs sans fil affaiblit les performances du réseau et affecte considérablement la couverture et d’autres aspects. Par conséquent, la détection et la correction de ces lacunes sont considérées comme des conditions nécessaires pour maintenir la stabilité du réseau et garantir la qualité de service. Dans cette thèse, nous proposons une méthode de détection et de correction des trous de couverture dans les réseaux de capteurs sans fil, qui se déroule en deux phases. La phase de détection des trous de couverture est réalisée en utilisant la méthode de triangulation, où les trous sont identifiés en analysant les zones non couvertes de manière appropriée. La deuxième phase consiste à corriger les trous en utilisant l’algorithme de l’essaim de criquet, afin d’améliorer les positions des noeuds pour couvrir ces trous. L’amélioration des positions des noeuds repose sur deux phases, la phase individuelle qui se concentre sur l’amélioration des positions des noeuds individuellement, et la phase sociale qui se base sur l’interaction et la communication entre les noeuds pour améliorer leurs positions. Les expériences de simulation et les études comparatives ont montré que notre approche est très compétitive, car elle augmente le taux de couverture et réalise des gains en terThe presence of coverage holes in wireless sensor networks weakens the network’s performance and significantly affects coverage and other aspects. Therefore, detecting and correcting these vulnerabilities as soon as they appear is considered essential to maintain network stability and ensure quality of service. In this thesis, we propose a method for detecting and correcting coverage holes in wireless sensor networks, which is done in two phases. The coverage hole detection phase is performed using the triangulation method, where the holes are identified by appropriately analyzing the uncovered areas. The second phase involves correcting the holes using the locust swarm algorithm to improve the node positions for covering these holes. Improving node positions relies on two phases : an individual phase that focuses on improving node positions individually, and a social phase that is based on interaction and communication between the nodes to enhance their positions. Simulation experiments and comparative studies have shown that our approach is highly competitive, as it increases coverage ratio and achieves gains in accuracy and execution timemes de précision et de temps d’exécution