Recently there has been a growing interest in the applications of sensor networks. Since sensors are generally constrained in on-board energy supply, efficient management of the network is crucial in extending the life of the sensor.In this thesis, we will propose a genetic algorithm based routing control method which could reduce network energy consumption in multiple hop sensor network. By analyzing the working model of sensor nodes, an energy consumption model which provides an effective reference of working pattern for wireless sensor networks will be constructed and a hybrid genetic algorithm is used to optimize the energy consumption. And then, an optimal energy method for task allocation will be analyzed by GA. This algorithm is evaluated through analysis and simulations.
미래 인터넷 환경에서 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks)는 광범위한 응용에 적용될 중요한 기술이다. 일반적으로 무선세서 노드는 작은 크기, 제한된 전원과 저장 용량, 낮은 연산 능력을 가진다. 무선센서 네이트워크는 대량의 센서 노드들로 집약되어 구성해야 한다. 이러한 노드들은 사람의 접근이 용이하지 않는 환경에 배치되고, 전체 센서노드들은 자가 충전을 하거나 배터리를 교체할 수 없다. 그러나 센서 네트워크는 기존의 네트워크와는 달리 소형이고 제한된 배터리 에너지로 운용되어야 하기 때문에 센서 네트워크가 설치된 지역에서 오랜 시간동안 많은 정보를 얻기 위해서는 에너지 효율적인 라우팅 알고리즘 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 유전 알고리즘 이용한 WSN 에너지 소모 최적화에 관한 논문이다. 센서 노드의 에너지 소모 모델을 설계하고 에너지 소모의 효율성을 증대시키는 무선 센서 네트워크에 대한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 각 센서 노드는 멀티 홉 센서 필드에서 유전 알고리즘을 통해 싱크 노드로의 최소 경로를 계산한다. 제안 하는 알고리즘은 싱크 노드로의 연결을 보장하고 최적의 라우팅 경로를 찾아내어 무선센서네트워크에서 데이터 전달에 소모되는 에너지를 최소화한다. 이 알고리즘을 통해 최적화된 네트워크와 최적화되지 않은 네트워크를 비교하면 약 10 %의 에너지 소모 절감 효과를 얻을 수 있다.