En la actualidad, las redes de sensores inalámbricos (WSN) se utilizan en muchas aplicaciones, como la vigilancia del medio ambiente, la gestión de catástrofes, la automatización industrial y la electrónica médica. Los nodos sensores tienen muchas limitaciones, como la escasa duración de la batería, el poco espacio de memoria y la limitada capacidad de cálculo. Para crear una red de sensores inalámbricos más eficiente energéticamente, se ha aplicado la técnica de inteligencia de enjambre para resolver muchos problemas de optimización en las WSN. En muchas de las técnicas de agrupamiento existentes se utiliza un algoritmo de colonia de abejas artificial (ABC) para recopilar información del campo periódicamente. Sin embargo, en las aplicaciones basadas en eventos, una optimización de colonia de hormigas (ACO) es una buena solución para mejorar la vida útil de la red. En este trabajo, combinamos ambos algoritmos (ABC y ACO) y proponemos un nuevo algoritmo híbrido ABCACO para resolver un problema no determinista polinómico (NP) difícil y finito de las WSN. El algoritmo ABCACO se divide en tres partes principales: (i) selección del número óptimo de subregiones y de otras partes de subregión, (ii) selección de la cabeza de cluster utilizando el algoritmo ABC, y (iii) transmisión eficiente de datos utilizando el algoritmo ACO. Utilizamos una técnica de agrupación jerárquica para la transmisión de datos; los datos se transmiten de los nodos miembros a los jefes de subclúster y, a continuación, de los jefes de subclúster a los jefes de clúster elegidos en función de algún valor umbral. Los jefes de clúster utilizan un algoritmo ACO para descubrir la mejor ruta para la transmisión de datos a la estación base (EB). El enfoque propuesto es muy útil para diseñar el marco de detección y vigilancia de incendios forestales. Los resultados de la simulación muestran que el algoritmo ABCACO mejora el periodo de estabilidad en un 60 y también mejora el rendimiento en un 31 frente a LEACH y WSNCABC, respectivamente.
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