| Summary: | === In this work, we introduce models and optimization algorithms to improve the Quality of Service in Wireless Sensor Networks with multiple mobile sinks. A discrete event simulator that integrates the proposed optimization methods into a realistic model of the network dynamics over the time is also implemented and tested computationaly. The main Optimization Problem considered here, that of defining routes to each mobile sink, allowing them to collect sensed information thoughout the network, is modeled as a variant of the uncapacitated Vehicle Routing Problem. In this variant, the fleet size is known beforehand, not all clients need to be visited and the goal is to minimize the length of the longest vehicle route. To model the problem, two Integer Programs are introduced. The first one is a compact formulation based on Network Flow models. A Branch-and-Bound algorithm is presented for this formulation. The second Integer Program is based in Generalized Subtour Elimination Constraints. To tackle this model, we developed a Branch-and-Cut algorithm. A third algorithm, a Local Branching that used the Branch-and-Cut as inner solver, was also proposed and implemented. Due to the difficulty found in terms of computational time in solving the problem to optimality, we also proposed several Metaheuristic based heuristics to find (hopefully) good solutions in practical times. Our simulation results indicate that the optimization algorithms allowed significantimprovements in message delay rates and other important Quality of Service parameters. === Nesta dissertação, introduzimos modelos e algoritmos de otimização propostos para melhorar parâmetros de Qualidade de Serviço em Redes de Sensores Sem Fio com múltiplos sorvedouros móveis. Um simulador de eventos discretos, que integra os métodos de otimização propostos em um modelo realista da dinâmica da rede, também é implementado e testado computacionalmente. O principal Problema de Otimização aqui tratado, aquele de definir rotas para cada sorvedouro móvel, permitindo que os mesmos coletem informações sensoriadas da rede, é modelado como uma variante do Problema de Roteamento de Veículos não capacitado. Nesta variante, o tamanho da frota é conhecido a priori, nem todos os clientes devem ser visitados e o objetivo é minimizar o comprimento da maior rota. Para modelar o problema, dois Programas Inteiros são apresentados. O primeiro emprega uma formulação compacta baseada em Fluxos em Redes. Um algoritmo exato Branch-and-Bound é apresentado para esta formulação. O segundo Programa Inteiro é baseado em Desigualdades de Eliminação de Subrotas Generalizadas. Para tratar este modelo, desenvolvemos um algoritmo do tipo Branch-and-Cut. Um terceiro algoritmo, do tipo Local ranching, que emprega o método Branch-and-Cut como resolvedor interno, foi também proposto e implementado. Devido às dificuldades encontradas para resolver o problema na otimalidade com tais algoritmos, propomos também várias heurísticas baseadas em Metaheurísticas para encontrarsoluções viáveis (idealmente de boa qualidade) em tempos razoáveis para os processos de decisão em Redes de Sensores Sem Fio. Nossos resultados de simulação indicam que os algoritmos de otimização permitiram alcançar melhoras significativas nas taxas de atraso na entrega de mensagens, além de obter avanços em outros parâmetros importantes de Qualidade de Serviço.
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