Szerző dc.contributor.author | Band Shahab S. | |
Szerző dc.contributor.author | Ardabili Sina | |
Szerző dc.contributor.author | Seyed Danesh Amir | |
Szerző dc.contributor.author | Mansor Zulkefli | |
Szerző dc.contributor.author | AlShourbaji Ibrahim | |
Szerző dc.contributor.author | Mosavi Amir | |
Elérhetőség dátuma dc.date.accessioned | 2023-02-16T11:08:00Z | |
Rendelkezésre állás dátuma dc.date.available | 2023-02-16T11:08:00Z | |
Kiadás dc.date.issued | 2022 | |
Issn dc.identifier.issn | 2090-2670 | |
Issn dc.identifier.issn | 1110-0168 | |
Uri dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12944/19951 | |
Kivonat dc.description.abstract | Pipelines are the safest tools for transporting oil and gas. However, the environmental effects and sabotage of hostile people cause corrosion and decay of pipelines, which bring financial and environmental damages. Today, new technologies such as the Internet of Things (IoT) and wireless sensor networks (WSNs) can provide solutions to monitor and timely detect corrosion of oil pipelines. Coverage is a fundamental challenge in pipeline monitoring systems to timely detect and resolve oil leakage and pipeline corrosion. To ensure appropriate coverage on pipeline monitoring systems, one solution is to design a scheduling mechanism for nodes to reduce energy consumption. In this paper, we propose a reinforcement learning-based area coverage technique called CoWSN to intelligently monitor oil and gas pipelines. In CoWSN, the sensing range of each sensor node is converted to a digital matrix to estimate the overlap of this node with other neighboring nodes. Then, a Q-learning-based scheduling mechanism is designed to determine the activity time of sensor nodes based on their overlapping, energy, and distance to the base station. Finally, CoWSN can predict the death time of sensor nodes and replace them at the right time. This work does not allow to be disrupted the data transmission process between sensor nodes and BS. CoWSN is simulated using NS2. Then, our scheme is compared with three area coverage schemes, including the scheme of Rahmani et al., CCM-RL, and CCA according to several parameters, including the average number of active sensor nodes, coverage rate, energy consumption, and network lifetime. The simulation results show that CoWSN has a better performance than other methods. | |
Nyelv dc.language | en | |
Kulcsszó dc.subject | RAO algorithms | |
Kulcsszó dc.subject | colonial competitive RAO (CCRAO) | |
Kulcsszó dc.subject | engineering optimization | |
Kulcsszó dc.subject | machine learning | |
Kulcsszó dc.subject | artificial intelligence | |
Kulcsszó dc.subject | evolutionary algorithm | |
Cím dc.title | Colonial competitive evolutionary Rao algorithm for optimal engineering design | |
Típus dc.type | folyóiratcikk | |
Változtatás dátuma dc.date.updated | 2023-02-14T13:38:05Z | |
Változat dc.description.version | kiadói | |
Hozzáférés dc.rights.accessRights | nyílt hozzáférésű | |
dc.description.notes | „A publikáció a Nemzeti Közszolgálati Egyetem 2020. évi Tématerületi Kiválóság Program keretében, a Fenntartható biztonság és társadalmi környezet elnevezésű projekt támogatásával valósult meg, az Innovációs és Technológiai Minisztérium Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal által kibocsátott támogatói okirat alapján.” Pályázat sorszáma: NKFIH-1273-6/2020 Támogató: NKFIH | |
Doi azonosító dc.identifier.doi | 10.1016/j.aej.2022.05.018 | |
Tudományág dc.subject.discipline | Természettudományok | |
Tudományterület dc.subject.sciencebranch | Matematika- és számítástudományok | |
Mtmt azonosító dc.identifier.mtmt | 32841351 | |
Folyóirat dc.identifier.journalTitle | Alexandria Engineering Journal | |
Évfolyam dc.identifier.journalVolume | 61 | |
Füzetszám dc.identifier.journalIssueNumber | 12 | |
Terjedelem dc.format.page | 11537-11563 | |
Wos azonosító dc.identifier.wos | 000808479100011 | |
Scopus azonosító dc.identifier.scopus | 85131057974 | |
Folyóiratcím rövidítve dc.identifier.journalAbbreviatedTitle | ALEX ENG J | |
Kiadás éve dc.description.issuedate | 2022 | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Óbudai Egyetem | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Szoftvertervezés- és Fejlesztés Intézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Információs Társadalom Kutatóintézet | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Informatikai Tudományok Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Biztonságtudományi Doktori Iskola | |
Szerző intézménye dc.contributor.department | Felsőbbfokú Tanulmányok Intézete |