Wireless sensor networks (WSNs), a vital component of the Internet of Things (IoT), are distributed and self-organizing systems comprising tiny, low-cost devices with limited processing power, memory, communication capabilities, and energy resources. A persistent challenge in WSNs is the unreliability of wireless communication channels, which often results in data packet loss. To tackle this issue, error control strategies are essential for improving data transmission efficiency. This paper introduces a novel approach that integrates the Floyd algorithm—a classical shortest-pathfinding method—with principles inspired by artificial intelligence (AI) to design an error control scheme specifically for WSNs in IoT applications. The proposed method effectively mitigates environmental interferences while optimizing energy consumption, enhancing both communication reliability and network efficiency. Simulation results demonstrate the method’s capability to select optimal paths from source nodes to sink nodes, significantly improving error control, reducing node energy consumption, extending network lifetime, and enhancing overall reliability.
Wireless sensor network Error control Pathfinding Floyd algorithm Network lifetime Artificial intelligence
Nesnelerin İnterneti'nin (IoT) hayati bir bileşeni olan kablosuz sensör ağları (WSN'ler), sınırlı işlem gücü, bellek, iletişim yetenekleri ve enerji kaynaklarına sahip küçük, düşük maliyetli cihazlardan oluşan dağıtılmış ve kendi kendini organize eden sistemlerdir. WSN'lerde sürekli bir zorluk, genellikle veri paketi kaybına neden olan kablosuz iletişim kanallarının güvenilmezliğidir. Bu sorunu ele almak için, veri iletim verimliliğini artırmak için hata kontrol stratejileri esastır. Bu makale, IoT uygulamalarındaki WSN'ler için özel olarak bir hata kontrol şeması tasarlamak üzere Floyd algoritmasını (klasik en kısa yol bulma yöntemi) yapay zekadan (AI) ilham alan ilkelerle birleştiren yeni bir yaklaşımı tanıtmaktadır. Önerilen yöntem, enerji tüketimini optimize ederken çevresel girişimleri etkili bir şekilde azaltır ve hem iletişim güvenilirliğini hem de ağ verimliliğini artırır. Simülasyon sonuçları, yöntemin kaynak düğümlerden alıcı düğümlere optimum yolları seçme, hata kontrolünü önemli ölçüde iyileştirme, düğüm enerji tüketimini azaltma, ağ ömrünü uzatma ve genel güvenilirliği artırma yeteneğini göstermektedir.
Kablosuz sensör ağı Hata kontrolü Yol bulma Floyd algoritması Ağ ömrü Yapay zeka
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Yapay Zeka (Diğer) |
Bölüm | Research Articles |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 30 Mayıs 2025 |
Yayımlanma Tarihi | 31 Mayıs 2025 |
Gönderilme Tarihi | 15 Şubat 2025 |
Kabul Tarihi | 14 Mart 2025 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 1 Sayı: 1 |