Ağ yaşam süresi Kablosuz Algılayıcı Ağ (KAA)'ların etkinliğini belirleyen kritik bir faktördür. Askeri ve siviluygulamalarda KAA'ların kapsanmasının sürekliliği açısından hedefleri izleyen algılayıcı düğümlerin pilömürlerinin optimizasyonu ağın yaşam süresinin uzatılmasında önemli bir rol oynar. KAA'ları oluşturan algılayıcıdüğümlerin sınırlı pil ömürleri bulunduğu için algılayıcıların kendi aralarında haberleşmeleri ve ilgili alanıalgılamaları neticesinde enerjileri gittikçe azalır. Nihayetinde düğüm enerjisini tamamıyla tüketerek KAA'nınişlevini yerine getirememesine neden olur. Bu sebeple KAA'ların yaşam sürelerinin optimizasyonu literatürdesıklıkla çalışılan konulardan biri olmuştur.Bu makalede KAA'lardaki hedef kapsama problemine çözüm bulmak için hedeflerin maksimum dört algılayıcı düğüme kadar olan kapsama gereksinimlerinin (1 <= k <= 4) sağlanması şartıyla, düğümlerin dinamik dağıtımları yapılarak ağın yaşam süresinin optimizasyonu amaçlanmıştır. Hedeflerinkapsama gereksinimleri sağlandığı anda düğümlerin kalan pil ömürleri ile ağın yaşam süresinin üst sınırıhesaplanarak ağın ulaşılabilir yaşam süresinin tespiti hedeflenmiştir. Ayrıca algılayıcı düğümlerin dinamikdağıtımlarının yapılmasında meta-sezgisel olan Elektromagnetizma - Benzer (EM) algoritması temel alınmış veenerji verimli yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritma ile hesaplanan ulaşılabilir ağ yaşam süreleriliteratürdeki Yapay Arı Kolonisi (ABC) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmaları ile karşılaştırılmıştır. Ulaşılan benzetim sonuçlarına göre ağın yaşam süresinin üst sınırına ulaşmada geliştirilen algoritmanın dahaoptimum sonuçlar verdiği tespit edilmiştir
Network lifetime is a critical factor in determining the effectiveness of Wireless Sensor Networks (WSNs). The optimization of the battery lives of the sensor nodes following the targets in terms of continuity of WSNs coveragein military and civil applications plays an important role in extending the network's lifetime. Since the sensor nodesthat constitute WSNs have limited battery life, the energy of the sensors gradually decreases as a result ofcommunicating among themselves and perceiving field of interest. Ultimately, the node consumes its energycompletely and causes WSN to fail to function. For this reason, the optimization of the lifetime of WSNs has beenone of the most frequently studied topics in the literature.In this article, it was aimed to optimize the lifetime of thenetwork by performing dynamic distributions of the nodes provided that the coverage requirements (1 ≤ k ≤ 4) of the maximum four sensor nodes are met to find solution to the target coverage problem in WSNs. It was aimed todetermine the accessible lifetime of the network by calculating the remaining battery life of the nodes and the upper limit of the network lifetime when the coverage requirements of the targets are met. In addition, ElectromagnetismLike (EM) algorithm, which is meta-heuristic in performing the dynamic distributions of sensor nodes, was takenas a basis, and a new energy-efficient algorithm was developed. The accessible network lifetimes calculated withthis algorithm were compared with the Artificial Bee Colony (ABC) and Particle Swarm Optimization (PSO)algorithms in the literature. According to the obtained simulation results, it was found that the algorithm developedin reaching the upper limit of the network lifetime gave more optimum results
