Algoritmo adaptativo para consumo energético en redes de internet de las cosas

Abstract

Este proyecto planteó el diseño e implementación de un algoritmo adaptativo para optimizar el consumo energético en redes de Internet de las Cosas (IoT) que utiliza el protocolo de enrutamiento RPL. La investigación respondió a la necesidad de mejorar la eficiencia de los dispositivos IoT que dependen de baterías limitadas, especialmente en contextos con infraestructura eléctrica limitada, como el cantón Mocache, Ecuador. Mediante la integración de métricas como la energía residual, la calidad de enlace (ETX) y la intensidad de señal (RSSI), el algoritmo permitió ajustar dinámicamente la potencia de transmisión y seleccionar rutas más eficientes, reduciendo las pérdidas de energía sin comprometer la calidad del servicio. La metodología se basó en simulaciones controladas en Cooja/Contiki-OS, con un escenario doméstico de tres nodos (coordinador, sensor y actuador), y se ejecutaron dos tratamientos: RPL estándar y RPL modificado con el algoritmo propuesto. Los resultados demostraron una reducción del 22% en el consumo energético promedio (de 35 mJ a 27 mJ por nodo), un incremento del PDR del 94.5% al 95.2% y una disminución de los cambios de padre, lo que evidencia una mayor estabilidad del DODAG. La propuesta alcanza una eficiencia comparable a la de trabajos previos, manteniendo una sobrecarga computacional baja y operando en microcontroladores con recursos limitados. Se concluye que el algoritmo adaptativo representa una solución viable para redes IoT domésticas y rurales con limitaciones energéticas, aportando un equilibrio entre el ahorro energético y la simplicidad de implementación.

Affiliated Institutions

• Universidad Técnica Estatal de Quevedo EC

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