في شبكات الاستشعار اللاسلكية (WSNs)، تلعب بروتوكولات التوجيه دورًا أساسيًا في تمكين الاتصال الفعال للبيانات بين العديد من عقد الاستشعار. وتتميز هذه الشبكات بطبيعتها الموزعة وقيود الموارد ومتطلبات قابلية التوسع. تركز هذه الأطروحة على اثنين من القيود الصعبة في عالم شبكات الاستشعار: الطاقة وعدد أجهزة الاستشعار الحية (مدة حياة الشبكة) التي يتعين تعزيزها. تواجه بروتوكولات التوجيه في شبكات WSN تحديات بسبب قيود الطاقة وعمر الشبكة. يعد تحسين كلا العاملين أمرًا بالغ الأهمية.

تقترح هذه الدراسة منهجين: البدء بالشبكات العصبية الكبسولة متبوعة بمنهج Link_Pruning لاختيار رأس المجموعة وإيجاد المسار الأمثل، والتي تتفوق على البروتوكولات الحالية من حيث الطاقة المتبقية وعمر الشبكة. يتم تقديم خوارزميات CapsNet لهذا الهدف المقصود ويتم مقارنتها مع بروتوكولات LEACH وMOD_LEACH. تعمل نتائج 100 عقدة على مدى 500 طلقة على تحسين معلمة الطاقة المتبقية على LEACH المعدل بنسبة 74.827% وعلى LEACH بنسبة 22.47%. في حالة التأخير ونسبة تسليم الحزمة والإنتاجية، تكون النتائج أفضل لخوارزميات LEACH وMOD_LEACH.

النهج الثاني، Link_Pruning يُقترح استخدامه بعد تعلم CapsNet، والذي يوفر طاقة متبقية ونتائج عمر الشبكة أفضل من CapsNet. ومع ذلك، أظهرت نتائج هذين النهجين مقايضة للمعلمات الثلاثة الأخرى (التأخير، ونسبة تسليم الحزمة والإنتاجية). أظهرت نتائج المقارنة فيما يتعلق بالطاقة المتبقية أن طريقة Link_Pruning تتحسن على CapsNet بحوالي 0.100%، وعلى LEACH المعدلة بنسبة 85.011%، وعلى LEACH بحوالي 17.812%، وعلى خوارزمية Firefly بنسبة 74.827%. يتم استخدام جهاز محاكاة ماتلاب لهذه التجارب. تعمل هذه الأطروحة على تحسين استهلاك طاقة شبكة الاستشعار اللاسلكية باستخدام أساليب الشبكة العصبية الكبسولة وتقليم الارتباط من خلال اختيار رأس المجموعة وإيجاد المسار الأمثل. إنه يوضح كفاءة الطاقة المحسنة وعمر الشبكة.