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Updated: Sep 10, 2025

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit
Published on: September 8, 2023
Mejorar la funcionalidad de las redes de sensores inalámbricos mediante el uso del aprendizaje por refuerzo y el
1School of Electrical and Mechanical Engineering, Xuchang University, Xuchang, 461000, Henan, China. shiwei_zhang_xcu@126.com.
Este estudio introduce un mecanismo de agrupación inteligente y eficiente para redes de sensores inalámbricos. El nuevo enfoque aumenta significativamente la vida útil de la red y el volumen de transmisión de datos en comparación con los métodos existentes.
Área de la Ciencia:
- Ciencias de la computación
- Ingeniería eléctrica
- Ingeniería de redes
Sus antecedentes:
- Las redes de sensores inalámbricos (WSN) se enfrentan a desafíos en el enrutamiento eficiente y la transmisión de datos debido a las limitaciones energéticas.
- Los mecanismos de agrupación existentes, como la jerarquía de agrupación adaptativa de baja energía (LEACH), tienen limitaciones para optimizar el consumo de energía y la entrega de datos.
Objetivo del estudio:
- Proponer un mecanismo de agrupación novedoso, eficiente desde el punto de vista energético y inteligente para los WSN.
- Mejorar la vida útil de la red y el volumen de transmisión de datos mediante la selección y el enrutamiento optimizados de cabezas de racimo.
Principales métodos:
- Utilizado Harris Hawks Optimization (HHO) para agrupamiento consciente de la energía, teniendo en cuenta la distancia del sensor, la dispersión y el equilibrio de energía.
- Desarrolló una técnica basada en el aprendizaje por refuerzo (RL) para la selección de cabezas de racimo, integrada con un sistema de lógica difusa.
- Empleado Wild Horse Optimization (OMS) para establecer reglas difusas para la selección de cabezas de racimo basadas en la energía máxima y la distancia mínima entre nodos.
Principales resultados:
- El mecanismo propuesto demostró un aumento del 29% en la vida útil de la red en comparación con LEACH.
- Logró un aumento del 46% en el volumen de datos entregados a la estación base.
- Las simulaciones en múltiples redes validaron la eficacia y la solidez del enfoque propuesto.
Conclusiones:
- El nuevo mecanismo de agrupación mejora significativamente el rendimiento de WSN en términos de longevidad y rendimiento de los datos.
- La integración de HHO, RL, lógica difusa y WHO ofrece una poderosa estrategia para la gestión inteligente de WSN.
- Este enfoque proporciona una solución viable para mejorar la eficiencia de las redes de sensores inalámbricos.
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