1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Ciência da Computação - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorOliveira, Renato Resende Ribeiro de-
dc.date.accessioned2014-08-13T18:50:58Z-
dc.date.available2014-08-13T18:50:58Z-
dc.date.issued2014-08-13-
dc.date.submitted2014-01-24-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, R. R. R. de. Programação genética aplicada à geração automatizada de aplicações para redes de sensores sem fio. 2014. 71 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/2707-
dc.descriptionDissertação apresentada a Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, área de concentração em Redes de Computadores e Sistemas Embarcados, para a obtenção do título de Mestre.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectRede de sensor sem fiopt_BR
dc.subjectMiddlewarespt_BR
dc.subjectProgramação genéticapt_BR
dc.subjectAlgoritmo genéticopt_BR
dc.subjectWireless sensor networkpt_BR
dc.subjectGenetic programmingpt_BR
dc.subjectGenetic algorithmpt_BR
dc.titleProgramação genética aplicada à geração automatizada de aplicações para redes de sensores sem fiopt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programDCC - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationRedes de Computadores e Sistemas Embarcadospt_BR
dc.contributor.advisor1Heimfarth, Tales-
dc.contributor.referee1Bettio, Raphael W. de-
dc.contributor.referee1Correia, Luiz Henrique A.-
dc.contributor.referee1Toledo, Cláudio Fabiano M.-
dc.description.resumoA programa c~ao de redes de sensores sem o (RSSF) e uma tarefa complexa devido a programa c~ao em linguagens de baixo n vel e a necessidade de uma aplica c~ao distinta para cada sensor. Al em disso, sensores sem os possuem grandes limita c~oes de hardware, como baixo poder de processamento, pouca mem oria e limita c~ao energ etica. Portanto, a programa c~ao autom atica de RSSF e desej avel, uma vez que pode-se contemplar essas di- culdades automaticamente, al em de economizar em custos, pois elimina a necessidade de alocar um desenvolvedor para programar a RSSF. A gera c~ao autom atica de c odigos-fonte para RSSF utilizando programa c~ao gen etica foi pouco estudada na literatura at e o momento. A programa c~ao gen etica mostrou-se promissora na gera c~ao de c odigo em diversas areas de aplica c~ao. Dessa forma, o presente estudo prop~oe o desenvolvimento e a aplica c~ao de algoritmos evolutivos para gerar e evoluir c odigos-fonte que solucionem problemas de RSSF. O objetivo e que os algoritmos evolutivos desenvolvidos sejam capazes de resolver problemas distintos de RSSF de forma correta (atendendo o objetivo geral do problema) e com uma e ci^encia satisfat oria (principalmente no quesito energia gasta pelos n os sensores). Os resultados obtidos mostram que a ferramenta e capaz de solucionar de maneira otima o Problema de Detec c~ao de Eventos para RSSF com topologia em grade e de forma satisfat oria para RSSF com topologia rand^omica. Sendo assim, o presente estudo traz contribui c~oes para a area de RSSF, uma vez que a programa c~ao autom atica de RSSF reduz consideravelmente a m~ao de obra humana na programa c~ao das mesmas, al em de reduzir os custos da realiza- c~ao desta tarefa.pt_BR
dc.description.resumoThe wireless sensor networks (WSN) programming is a complex task due to the low-level programming languages and the need of a speci c application for each sensor. Furthermore, wireless sensors have many hardware limitations such as low processing power, small memory and energetic limitations. Hence, the automatic programming of WSNs is desirable since it can automatically address these di culties, besides saving costs by eliminating the need to allocate a developer to program the WSN. The automatic code generation for WSNs using genetic programming has been poorly studied in the literature so far. The genetic programming has proved to be promising in code generation for many application areas. This study proposes the development and application of evolutionary algorithms to generate source codes that solve WSNs problems. The developed evolutionary algorithms should be able to solve di erent problems ofWSNs correctly (achieve the main goal of the problem) and with satisfatory e ciency (mainly on energy savings). The obtained results show that the proposed framework is able to nd optimal solutions for the Event Detection Problem for WSN with grid topology and to nd satisfatory solutions for WSN with randomized topology. Thus, this study brings many contributions to the WSN area since the automatic programming of WSNs drastically reduces the human programming e ort, besides saving costs on executing this task.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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