Despliegue de MDMS para ami basado en árboles de expansión usando Minimun Steiner Tree

Abstract

En el presente artículo se propone realizar un despliegue óptimo de MDMS para AMI basado en la teoría de árboles de expansión mediante Mínimum Steiner Tree (SMT) para un área geográfica determinada en donde los usuarios están distribuidos aleatoriamente. Para lo cual se busca primero agrupar a cada uno de los usuarios (Medidores) de manera uniforme en clústeres distribuidos a lo largo y ancho del área geográfica. A continuación se procede a emplear un algoritmo de clusterización llamado K-means que se encarga de conglomerar los elementos (Medidores) de la red en K grupos centrales, la distancia de los elementos al centroide más cercano determina el clúster que se forma (MDMS). Se propone una solución al problema de despliegue óptimo de MDMS para redes de comunicación en AMI basado en teoría de grafos, que realice una cobertura de todos los MDMS dentro de AMI a través de una topología de árboles de expansión. Para lo cual se ha empleado el algoritmo de Mínimum Steiner Tree (SMT) que determina la topología de red óptima para la minimización de la distancia de enlace entre MDMS dada como la Función costo-Despliegue de MDMS.