Auxílio à pesquisa 15/18580-9 - Inteligência coletiva, Rede de sensores sem fio - BV FAPESP
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Meta-heurísticas para comunicação confiável em redes de sensores e atuadores sem fio de larga escala

Processo: 15/18580-9
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Valerio Rosset
Beneficiário:Valerio Rosset
Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Bruno Yuji Lino Kimura ; Juliana Garcia Cespedes ; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Assunto(s):Inteligência coletiva  Rede de sensores sem fio  Otimização combinatória  Algoritmos  Meta-heurística 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Inteligência Coletiva | meta-heurísticas | Redes de Sensores Sem Fio | Roteamento | Otimização em Redes de Computadores

Resumo

As Redes de Sensores (e Atuadores) Sem Fio (RSSF/RSASFs) podem ser formadas por centenas ou até milhares de nós sensores de baixo custo que possuem, além da autonomia de operação dependente de um suprimento finito de energia, capacidades limitadas de processamento, armazenamento e comunicação. Em virtude dessas restrições, existem na literatura diversos protocolos de roteamento que têm como objetivo otimizar o uso de energia dos nós sensores. Entretanto, como o foco principal das abordagens da literatura está na eficiência energética, normalmente, os protocolos existentes podem não oferecer a confiabilidade de entrega de dados exigida por aplicações de segurança pública como, por exemplo, o monitoramento de fronteiras ou alerta de desastres naturais. Esse problema é agravado em RSSF/RSASFs de larga escala em que a grande quantidade de transmissões concorrentes reduz a taxa de entrega de dados. Neste projeto de pesquisa é proposto o desenvolvimento de soluções de roteamento que atendam os requisitos de eficiência energética e confiabilidade de entrega de dados em RSSF/RSASFs de larga escala com topologia dinâmica. As soluções desenvolvidas neste projeto farão uso de técnicas de otimização combinatória e algoritmos bio-inspirados distribuídos visando o equilíbrio entre o consumo energético dos nós sensores, latência e confiabilidade de entrega de dados. (AU)

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Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LIMA, LUIS EDUARDO; LINO KIMURA, BRUNO YUJI; ROSSET, VALERIO. Experimental Environments for the Internet of Things: A Review. IEEE SENSORS JOURNAL, v. 19, n. 9, p. 3203-3211, . (15/18580-9)
ROSSET, VALERIO; PAULO, MATHEUS A.; CESPEDES, JULIANA G.; NASCIMENTO, MARIA C. V.. Enhancing the reliability on data delivery and energy efficiency by combining swarm intelligence and community detection in large-scale WSNs. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 78, p. 89-102, . (15/18580-9, 15/21660-4)
DE OLIVEIRA GUIMARAES, MARCELO GUIDO; ROSSET, VALERIO. A lightweight multicast approach based on bloom filters for actuator-sensor-actuator communication in WSANs. INTERNATIONAL JOURNAL OF SENSOR NETWORKS, v. 28, n. 4, p. 230-241, . (15/18580-9)
FRANCISQUINI, RODRIGO; ROSSET, VALERIO; NASCIMENTO, MARIA C. V.. GA-LP: A genetic algorithm based on Label Propagation to detect communities in directed networks. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 74, p. 127-138, . (15/18580-9, 15/21660-4)
JESKE, MARLON; ROSSET, VALERIO; NASCIMENTO, MARIA C., V. Determining the trade-offs between data delivery and energy consumption in large-scale WSNs by multi-objective evolutionary optimization. Computer Networks, v. 179, p. 18-pg., . (15/21660-4, 15/18580-9)

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