Résumé:
Un réseau de capteurs sans fil (RCSF) est constitué d'un ensemble de nœuds equipés de
capteurs afin de surveiller une ou plusieurs grandeurs physiques sur une zone d' intérèt pour
répondre à diverses applications dans différents domaines. Chaque nœud dispose, en général, de
faibles ressources : puissances de calcul faible, mémoire limitée, portée de communication réduite
et surtout une source d'énergie limitée (une pile) qui affecte directement la durée de vie d'un
capteur et par conséquent la durée de vie du réseau entier.
La contrainte énergétique est 1e problème 1e plus important dans les RCSFs. Étant donnée
que la majeure partie de l'énergie du réseau est consommée pendant le processus de
communication, il est nécessaire d'utiliser des techniques efficaces pour la réduction de la
consommation d'énergie.
Un moyen pour réduire la consommation d'énergie dans les RCSFs consiste à utiliser des
algorithmes de clustering qui permet de partitionner le réseau en clusters. A chaque cluster est élu
un cluster-head qui organise la communication intra-cluster et se charge de la communication avec
la station de base. Ce qui, permet de réduire efficacement le nombre de communications et
prolonger ainsi la durée de vie du réseau.
Dans ce mémoire, nous nous sommes interessés à un protocole de clustering écoénergétique
basé sur les algorithmes de colonies de fourmis ACO-C (Ant Colony Optimization for Clustering).
Ce protocole est mise en œuvre au niveau de la station de base.
En utilisant des fonctions de coût appropriées et de l'agrégation de données des nœuds de chaque
cluster, il minimise et répartisse le coût des transmissions longue distance.
Afin évaluer ce protocole, nous avons développé sous Java un outil de simulation
CLUSTERING APPLICATION.
Le protocole ACO-C que nous avons amélioré a été comparé avec le protocole LEACH-C. Les
résultats de simulation montrent que le protocole ACO-C est plus peformant en termes d'efficacité
énergétique et de prolongation de durée de vie du réseau.
