Дослідження симуляції з використанням гібридного алгоритму оптимізації рою частинок та мурашиного алгоритму у MATLAB
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2025-3(41)-176-184Ключові слова:
енергоефективність; Інтернет речей; оптимізація; батарея; MATLAB; алгоритм рою частинок; мурашиний алгоритмАнотація
У роботі представлено підхід до підвищення енергоефективності батарей пристроїв Інтернету речей шляхом застосування гібридного алгоритму оптимізації, що поєднує метод рою частинок та мурашиний алгоритм. Запропонований підхід орієнтований на мінімізацію енергоспоживання при збереженні стабільної продуктивності системи. Дослідження виконано за допомогою симуляційного моделювання в середовищі MATLAB, що дозволило оцінити ефективність алгоритму на різних сценаріях роботи IoT-пристроїв. Результати експериментів продемонстрували зменшення енергоспоживання батарей порівняно з традиційними методами оптимізації, а також покращення часу роботи пристроїв без підзарядки. Отримані висновки підтверджують доцільність інтеграції гібридних алгоритмів оптимізації d системи Інтернету речей з метою забезпечення більшої автономності та довговічності сенсорних вузлів.
Посилання
Joshi, R. D., Banu, S., & Satyanarayana, B. (2025). Swarm intelligence-based energy optimization protocol for hybrid routing in wireless sensor networks. Engineering, Technology & Applied Science Research, 15(3), 23177-23182.
Sharmin, S., Ahmedy, I., & Md Noor, R. (2023). An energy-efficient data aggregation clustering algorithm for wireless sensor networks using hybrid PSO. Energies, 16(5), 2487. https://doi.org/ 10.3390/en16052487.
Lenin, K., Ravindhranath Reddy, C., & Siva Naga Raju, S. (2018). Hybridization of ant colony algorithm and particle swarm optimization algorithm for reduction of real power loss. International Journal of Research–Granthaalayah, 6(12), 120-128.
Zhang, Y., Yang, L., & Tan, Y. (2025). Energy-efficient adaptive routing in heterogeneous wireless sensor networks via hybrid PSO and dynamic clustering. Journal of Cloud Computing, 14(1). https://doi.org/10.1186/s13677-025-00768-3.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
