Предметом исследования статьи являются современные методы интеллектуализации беспроводных сенсорных сетей (БСС), область применения которых – это, как правило, неопределенные и плохо формализуемые среды, поэтому достичь желаемой эффективности подобных комплексов возможно, главным образом, путем совершенствования интеллектуальной составляющей их системы управления в целом и отдельным узлом в частности. Однако следует отметить, что существует разрыв между примитивными моделями поведения искусственных сущностей, например, в роевой робототехнике, моделями их взаимодействия и ожиданиями со стороны практики. Ситуация усугубляется требованиями скрытности, миниатюризации, малого энергопотребления. На практике требуется в качестве мота сети иметь автономный узел, который должен обладать свойством интеллектуального поведения, быть способным на изучение обстановки и принятие решений, как самостоятельно с учетом получаемых от других устройств сети данных, так и в составе группы.

В статье выявляются основные требования к автономной работе интеллектуальных БСС. В качестве ключевых факторов выделяются низкое энергопотребление и обмен достоверной информацией о состоянии окружающей среды для формирования корректных решений. Целью статьи является формирование теоретической и математической базы из существующих методов интеллектуализации БСС, отвечающих перечисленным выше требованиям, а также формирование предложений для направления дальнейших исследований с целью применения на практике.

Разработка новых алгоритмов, методов и технологий, способствующих снижению энергопотребления в сетях интернета вещей, является актуальной задачей. Сенсорные узлы интернета вещей расходуют ограниченные энергетические ресурсы при выполнении вычислительных операций, операций приема и передачи данных. Одним из известных подходов к снижению потребления энергии сенсорными узлами является кластеризация сети. Головной узел кластера берет на себя функции ретранслятора данных, поступающих от сенсорных узлов.

В статье предлагается алгоритм, который развивает идею кластеризации сетей интернета вещей. Алгоритм основан на интеллекте роя пчел, согласно которому сразу в начале цикла определяются глава кластера текущего раунда и потенциальные главы кластеров для последующих раундов цикла. Таким образом, фаза выбора головного узла кластера, начиная со второго раунда цикла становится лишней, а сенсорным узлам нет необходимости выполнять энергоемкие вычисления по выбору главы кластера.