پروپوزال ارائه یک روش خوشه‌بندی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم با استفاده از مدل مخفی مارکوف و الگوریتم‌های بهینه‌سازی مبتنی بر یادگیری عمیق

پروپوزال ارائه یک روش خوشه‌بندی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم با استفاده از مدل مخفی مارکوف و الگوریتم‌های بهینه‌سازی مبتنی بر یادگیری عمیق

پروپوزال ارائه یک روش خوشه‌بندی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم با استفاده از مدل مخفی مارکوف و الگوریتم‌های بهینه‌سازی مبتنی بر یادگیری عمیق، به بررسی و توسعه یک سیستم می‌پردازد که می‌تواند به بهبود کارایی و کاهش مصرف انرژی در این شبکه‌ها کمک کند.

توضیحات:

این تحقیق به دنبال طراحی یک روش خوشه‌بندی برای شبکه‌های حسگر بی‌سیم است که با استفاده از مدل مخفی مارکوف و الگوریتم‌های بهینه‌سازی مبتنی بر یادگیری عمیق، به بهبود کارایی و کاهش مصرف انرژی در این شبکه‌ها کمک کند.

روش‌شناسی:
تحلیل نیازمندی‌ها: شناسایی چالش‌ها و نیازهای موجود در خوشه‌بندی شبکه‌های حسگر بی‌سیم، شامل مصرف انرژی و افزایش طول عمر شبکه.
مدل‌سازی با مدل مخفی مارکوف: استفاده از مدل مخفی مارکوف برای شبیه‌سازی رفتار گره‌ها و پیش‌بینی وضعیت آنها در زمان‌های مختلف.
الگوریتم‌های بهینه‌سازی: پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای بهینه‌سازی فرآیند خوشه‌بندی و انتخاب سرخوشه‌ها بر اساس ویژگی‌های انرژی و موقعیت جغرافیایی.
ارزیابی عملکرد: مقایسه نتایج حاصل از روش پیشنهادی با سایر روش‌های موجود از نظر دقت، مصرف انرژی و طول عمر شبکه.

کاربردها:
این مدل می‌تواند در طراحی و پیاده‌سازی شبکه‌های حسگر بی‌سیم برای بهبود کارایی و کاهش هزینه‌های انرژی مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار:
پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند به افزایش دقت در خوشه‌بندی و کاهش مصرف انرژی کمک کند، همچنین کیفیت خدمات ارائه شده توسط شبکه‌های حسگر بی‌سیم را بهبود بخشد.
این موضوع نه تنها بر روی خوشه‌بندی تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه استفاده از فناوری‌های نوین در مدیریت منابع شبکه‌های حسگر بی‌سیم می‌پردازد.