{"id":1332,"date":"2012-10-16T10:36:09","date_gmt":"2012-10-16T13:36:09","guid":{"rendered":"http:\/\/w3.ufsm.br\/ppgi\/?p=1332"},"modified":"2012-10-16T10:36:09","modified_gmt":"2012-10-16T13:36:09","slug":"defesa-de-dissertacao-2210-localizacao-de-nodos-em-redes-de-sensores-sem-fio-utilizando-redes-neurais-artificiais-e-metaheuristicas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufsm.br\/cursos\/pos-graduacao\/santa-maria\/ppgcc\/2012\/10\/16\/defesa-de-dissertacao-2210-localizacao-de-nodos-em-redes-de-sensores-sem-fio-utilizando-redes-neurais-artificiais-e-metaheuristicas","title":{"rendered":"Defesa de Disserta\u00e7\u00e3o &#8211; 25\/10 &#8211; Localiza\u00e7\u00e3o de Nodos em Redes de Sensores Sem Fio Utilizando Redes Neurais Artificiais e Metaheur\u00edsticas"},"content":{"rendered":"<p><strong>T\u00edtulo: <\/strong><strong>Localiza\u00e7\u00e3o de Nodos em Redes de Sensores Sem Fio Utilizando Redes Neurais Artificiais e Metaheur\u00edsticas<\/strong><\/p>\n<p><strong> <\/strong><strong><br \/>\n<strong>Aluno: <\/strong><\/strong>Stephan Hermes Chagas<\/p>\n<p><strong>Orientador: <\/strong>Jo\u00e3o Baptista dos Santos Martins<\/p>\n<p><strong><br \/>\n<strong>Banca Examinadora: <\/strong><\/strong><\/p>\n<p>Prof. Dr. Joao Baptista dos Santos Martins &#8211; Presidente &#8211; Orientador ;<\/p>\n<p>Prof. Dr. Leonardo Londero de Oliveira ;<\/p>\n<p>Prof. Dr. Rolf Fredi Molz ;<\/p>\n<p>Prof. Dr. Giovani Baratto (Suplente) ;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong><br \/>\n<strong>Local e data:<\/strong><\/strong> <strong>Sala 321, dia 25\/10\/2012 (qui) \u00e0s 14:00 horas<\/strong><strong> <\/strong><\/p>\n<p><strong> <\/strong><\/p>\n<p><strong> <\/strong><\/p>\n<p><strong> <\/strong><strong>Resumo: <\/strong><br \/>\nLocaliza\u00e7\u00e3o de nodos em redes de sensores sem fio (RSSF) tem import\u00e2ncia em diversas aplica\u00e7\u00f5es, tais como monitoramento ambiental, rob\u00f3tica, vigil\u00e2ncia militar, automa\u00e7\u00e3o residencial, rastreamento de animais e muitas outras. A percep\u00e7\u00e3o da posi\u00e7\u00e3o espacial pelos elementos da rede \u00e9 um tema importante uma vez que os dados transmitidos\/recebidos pelos nodos podem tornar-se in\u00fateis se desprovidos dessa informa\u00e7\u00e3o. Este procedimento \u00e9 especialmente delicado quando a aplica\u00e7\u00e3o tem fortes restri\u00e7\u00f5es de energia, o que \u00e9 situa\u00e7\u00e3o comum em aplica\u00e7\u00f5es de RSSF. O uso de abordagens sem GPS \u00e9, ent\u00e3o, necess\u00e1rio para fornecer um sistema de baixo custo e energeticamente eficiente. M\u00e9todos que usam informa\u00e7\u00e3o indireta tal como RSSI (do ingl\u00eas, Received Signal Strength Indicator) s\u00e3o utilizados para este tipo de aplica\u00e7\u00e3o. Este trabalho apresenta uma abordagem para o problema de localiza\u00e7\u00e3o de nodos em RSSF utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs) com estruturas otimizadas atrav\u00e9s das metaheur\u00edsticas Algoritmos Gen\u00e9ticos (AGs) e Simulated Annealing (SA). No AG, uma popula\u00e7\u00e3o composta por diversas RNAs \u00e9 criada inicialmente, na qual cada indiv\u00edduo tem suas caracter\u00edsticas estruturais principais codificadas em um c\u00f3digo gen\u00e9tico. A cada gera\u00e7\u00e3o, os indiv\u00edduos s\u00e3o avaliados atrav\u00e9s do treinamento das RNAs e posterior c\u00e1lculo da raiz do erro quadr\u00e1tico m\u00e9dio (REQM) para todo o conjunto de teste. De forma similar, a otimiza\u00e7\u00e3o \u00e9 realizada com SA para melhorias sucessivas em um indiv\u00edduo (estrutura da RNA).<\/p>\n<p>Uma abordagem utilizando a concatena\u00e7\u00e3o de duas RNAs tamb\u00e9m foi proposta. Uma rede tem sua estrutura otimizada e par\u00e2metros treinados para determinar a posi\u00e7\u00e3o dos nodos e, em sequ\u00eancia, uma rede auxiliar \u00e9 utilizada para corrigir o erro da primeira.<\/p>\n<p>Em todos os estudos, as medi\u00e7\u00f5es de RSSI foram utilizadas como entradas para as RNAs visando localizar nodos. Os m\u00e9todos foram testados usando o simulador de redes sem fio probabil\u00edstico chamado Prowler, que \u00e9 baseado no software MatLab, para coletar os dados de entrada de um ambiente de rede est\u00e1tico interno. O ambiente de testes foi de 26&#215;26 metros com quantidade e posi\u00e7\u00f5es variadas para os \u00e2ncoras, i.e., nodos com percep\u00e7\u00e3o de suas posi\u00e7\u00f5es. Simula\u00e7\u00f5es com diferente n\u00famero de nodos-treino tamb\u00e9m foram realizados. As ferramentas de algoritmos gen\u00e9ticos e RNAs do MatLab foram utilizadas.<\/p>\n<p>O melhor resultado obteve REQM de 0,23 metro, um erro m\u00e1ximo de 0,65 metro e um erro m\u00ednimo de 0,014 metro, utilizando 3 nodos-\u00e2ncora e 64 nodos-treino.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>T\u00edtulo: Localiza\u00e7\u00e3o de Nodos em Redes de Sensores Sem Fio Utilizando Redes Neurais Artificiais e Metaheur\u00edsticas Aluno: Stephan Hermes Chagas Orientador: Jo\u00e3o Baptista dos Santos Martins Banca Examinadora: Prof. Dr. Joao Baptista dos Santos Martins &#8211; Presidente &#8211; Orientador ; Prof. Dr. Leonardo Londero de Oliveira ; Prof. Dr. Rolf Fredi Molz ; Prof. Dr. [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":25,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[2],"tags":[],"class_list":["post-1332","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-noticias"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ufsm.br\/cursos\/pos-graduacao\/santa-maria\/ppgcc\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1332","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ufsm.br\/cursos\/pos-graduacao\/santa-maria\/ppgcc\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ufsm.br\/cursos\/pos-graduacao\/santa-maria\/ppgcc\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufsm.br\/cursos\/pos-graduacao\/santa-maria\/ppgcc\/wp-json\/wp\/v2\/users\/25"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufsm.br\/cursos\/pos-graduacao\/santa-maria\/ppgcc\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1332"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.ufsm.br\/cursos\/pos-graduacao\/santa-maria\/ppgcc\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1332\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ufsm.br\/cursos\/pos-graduacao\/santa-maria\/ppgcc\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1332"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufsm.br\/cursos\/pos-graduacao\/santa-maria\/ppgcc\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1332"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ufsm.br\/cursos\/pos-graduacao\/santa-maria\/ppgcc\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1332"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}