Canal no Youtube "PPCIC CEFET/RJ" - SEIC 2020 - Jorge Augusto

 

Resumo: Redes de Sensores sem Fio (RSSFs) consistem em um conjunto de nós sensores com um curto raio de alcance, limitada quantidade de bateria e capacidade de processamento. São aplicadas em diversas áreas, por diversos motivos como a fácil instalação e manutenção, flexibilidade, baixo custo e pela capacidade de operação onde redes com fio não possuem viabilidade técnica. Nas principais aplicações de RSSFs os nós que compõem a rede, em geral, são dispostos em locais de difícil acesso. Desse modo, a prévia definição da topologia da rede pode ser útil para a otimização de parâmetros importantes, como o consumo de energia dos nós, a conectividade e a área de cobertura. Partindo desse pressuposto, este projeto de pesquisa propõe o estudo sobre o problema de alocação de sensores (PAS), que engloba uma série de tomadas de decisões sobre a quantidade, tipo e localização dos sensores nas RSSFs a fim de otimizar alguns critérios, como por exemplo, os definidos pelos parâmetros supracitados. Neste trabalho consideramos que cada nó da rede representa um sensor que pode estar associado a um dentre quatro modos de operação, X, Y, Z ou W, classificados de acordo com o seu alcance máximo. Uma metodologia baseada nos conceitos de Algoritmo Genético é proposta neste trabalho. O posicionamento de cada nó é otimizado pelo método proposto. Estudos de caso são realizados em áreas de cobertura de diferentes tamanhos, a fim de avaliar a eficiência do método de solução proposto. O algoritmo é testado por meio de simulações e são considerados critérios de otimização como: (i) área de cobertura, (ii) quantidade dos nós sensores e (iii) consumo de energia. São avaliadas também sobreposições de sensores em modo de operação X e sensores fora de alcance, situações que desejamos minimizar na topologia definida. Os resultados preliminares mostram que para haver um menor consumo de energia e um aumento na área de cobertura da rede é indicado operar com um número relativamente alto de sensores, porém com poucos sensores operando em modo X.

 

Biografia: Possui graduação em Ciência da Computação pelo Centro Universitário Augusto Motta (UNISUAM) em 2018, tendo estudado o uso de Arduíno na automação de chuveiros elétricos. Atualmente é estudante de mestrado no Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ), no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPCIC), tendo como área de pesquisa otimização combinatória aplicada à problemas no setor de cidades inteligentes.