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1 \documentclass[14]{article}
2
3 \usepackage{color}
4 \usepackage{times}
5 \usepackage{titlesec}
6 \usepackage{pifont}
7 %\usepackage[T1]{fontenc}
8 %\usepackage[latin1]{inputenc}
9
10 \renewcommand{\labelenumii}{\labelenumi\arabic{enumii}}
11 %\titleformat*{\section}{\Large\bfseries}
12
13 %\title{Response to the reviewers of \bf "Perimeter-based Coverage Optimization to Improve Lifetime in Wireless Sensor Networks"}
14 %\author{Ali Kadhum Idrees, Karine Deschinkela, Michel Salomon and Raphael Couturier}
15
16 \begin{document}
17
18 \begin{flushright}
19 \today
20 \end{flushright}%
21
22 \vspace{-0.5cm}\hspace{-2cm}FEMTO-ST Institute, UMR 6714 CNRS
23
24 \hspace{-2cm}University Bourgogne Franche-Comt\'e
25
26 \hspace{-2cm}IUT Belfort-Montb\'eliard, BP 527, 90016 Belfort Cedex, France.
27
28 \bigskip
29
30 \begin{center}
31 Detailed changes and addressed issues in the revision of the article
32
33 ``Multiround Distributed Lifetime Coverage Optimization \\
34  Protocol in Wireless Sensor Networks''\\
35   
36
37 by Ali Kadhum Idrees, Karine Deschinkel, Michel Salomon, and Raph\"ael Couturier
38
39 \medskip
40
41 \end{center}
42 Dear Editor and Reviewers,
43
44 First of all, we would like to thank you very much for your kind help to improve
45 our article  named: `` Multiround Distributed Lifetime Coverage Optimization
46 Protocol in Wireless Sensor Networks
47 ''.  We  highly  appreciate the  detailed  valuable
48 comments of the reviewers on our  article. The suggestions are quite helpful for
49 us and we incorporate them in the revised article. We are happy to submit to you
50 a revised version that considers most of your remarks and suggestions to improve
51 the quality of our article.
52
53 As below, we  would like to clarify  some of the points raised  by the reviewers
54 and we hope the reviewers and the  editors will be satisfied by our responses to
55 the comments and the revision for the original manuscript.
56
57
58
59 \section*{Response to Reviewer No. 1 Comments}
60
61 The paper entitled "Multiround Distributed Lifetime Coverage Optimization
62 Protocol in Wireless Sensor Networks" introduces MuDiLCO, a distributed protocol
63 to enhance the use of WSN by splitting the network lifetime into periods, and by
64 breaking each sensing activity of a period into a series of rounds. A sensor
65 called the leader is elected, and based on local data, solves a Mixed Integer
66 Linear Program in order to schedule the activity of its neighbors over the
67 sensing rounds of the current period.
68
69 The contribution of this paper is interesting, but probably needs to be deepened
70 in order to reach the standards of a publication in Ad Hoc Networks.\\
71
72
73 \noindent\textcolor{black}{\textbf{MAJOR COMMENTS:}} \\
74
75 \noindent {\bf  1.}     Page 6, Section 3.2
76 The author didn't explain how subregions are created. This is an important
77 point, as clustering may have a significant impact on solution quality. Not only
78 the size of the subregion should be discussed and analyzed, but also the
79 clustering strategy.\\
80
81 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} In the study,  we assume that
82     the deployment  of sensors is  almost uniform over  the region.  So  we only
83     need to  fix a regular  division of the region  into subregions to  make the
84     problem tractable.   The subdivision is  made such  that the number  of hops
85     between  any pairs  of sensors  inside  a subregion  is less  than or  equal
86     to~3. In particular, we discuss the number of subregions in......}}\\
87
88
89 \noindent {\bf  2.}     Page 8
90 The objective function (5) of the Mixed Integer Linear Program appears to be
91 very questionable. Indeed overcoverage and undercoverage may compensate each
92 other, so the same objective value may represent two incomparable situations. It
93 seems that the semantic of the objective function is not well defined, as one
94 may wonder what exactly is (quantitatively speaking) the problem objective.
95 Coverage breach is obviously an issue in WSN, but why penalizing overcoverage? A
96 two-phase approach where breach is minimized first, and then overcoverage is
97 minimized would probably make more sense.
98     \\
99
100 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} As mentioned in the paper the integer program is based on the model proposed by F. Pedraza and A. L. Medaglia and A. Garcia ("Efficient coverage algorithms for wireless sensor networks") with some modifications. Their initial approach consisted in first finding the maximum coverage obtainable from available sensors to then use this information as input to the problem of minimizing the overcoverage. But this two-steps approach is time consuming. The originality of the model is to solve both objectives in a parallel fashion. Nevertheless the weights $W_\theta$ and $W_U$ must be  properly chosen so as to guarantee that the maximum number of points are covered during each round. By choosing $W_{U}$ very
101 large compared to $W_{\theta}$, the coverage of a maximum of primary points is ensured. Then for a same number of covered  points, solution with a minimal number of active sensors is preferred.  }}\\
102
103
104
105 \noindent {\bf 3.}   Page 9
106 In the MILP formulation, it is possible that some point p is never covered at
107 all, which means that some part of the area to monitor may never be monitored by
108 the WSN. The authors are referred to "alpha-coverage to extend network lifetime
109 on wireless sensor networks", Optim. Lett. 7, No. 1, 157-172 (2013) by Gentilli
110 et al to enforce a constraint on the minimum coverage of each point.  \\
111
112 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} As previously explained, the model with the appropriate weights ensures that a maximum number of points are covered for the set of still alive sensors. The coverage is measured through the performance metrics "coverage ratio". The coverage ratio remains around 100\% as long as possible (as long as there are enough alive sensors to cover all primary points) and then decreases. The problem introduced in "alpha-coverage to extend network lifetime
113 on wireless sensor networks" by Gentilli is quite different. In this problem, the coverage ratio is fixed to a predetermined value ($\alpha$) and the amount of time during which the network can satisfy a target coverage greater than $\alpha$ is maximized. }}\\
114
115
116 \noindent {\bf 4.}  Page 13
117 The criterion "Energy Consumption" is the average consumption per round. But the
118 duration of a round is a feature that can be arbitrarily set in the algorithm.
119 Computing the average energy consumption per unit of time over the network
120 lifetime would be better, as it is independent from the number and duration of
121 rounds.  \\
122
123 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer :} Yes, you  are  right. It is possible to obtain the average energy consumption per unit of time by dividing the criterion defined in section .... by the round duration.}}
124
125
126
127 \noindent {\bf 5.}    Page 15-18
128 Figures 2-6 mention four different versions of MuDiLCO. The performance of these
129 different versions should be analyzed with more details for each figure.
130 Alternatively, the authors may remove some versions of MuDiLCO if they do not
131 bring any valuable insight. \\
132
133
134 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer :}        }}
135
136
137 \noindent {\bf 6.}   Page 19 (most major point)
138 The authors state that solving the Mixed Integer Linear Program is
139 time-consuming, and use this point for explaining why MuDiLCO-7 is not as
140 efficient as other versions. Why not using a heuristic (or a metaheuristic) for
141 addressing the problem instead of using an exact solver? A straightforward and
142 easily implementable idea to cut CPU time would be to return the best feasible
143 solution found by the solver after a given time threshold for example. Doing so
144 is very likely to save time and energy, and to improve the results of MuDiLCO-7
145 in particular.  \\
146
147
148 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer :}        }}
149
150
151 \bigskip
152
153 \noindent\textcolor{black}{\textbf{MINOR COMMENTS:}} \\
154
155 \noindent  {\ding{90}    Page 2
156 The paragraph that begins with "The remainder of the paper is organized as
157 follows" should mention the content of Section 5.    }  \\
158
159 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:}  Right, fixed.  Section 5 is included as a subsection 4.4 within section 4.    }}\\
160
161 \noindent  {\ding{90}   Page 3
162 The sentence "the centralized approaches usually suffer from the scalability
163 problem, making them less competitive as the network size increase" should
164 probably be tempered: heuristics and metaheuristics can handle very large and
165 centralized problems (even if exact approaches can't), and these approaches are
166 very popular in WSN.     } \\
167
168 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} Right, fixed    }}\\
169
170 \noindent  {\ding{90}    Page 5
171 "The choice of number and locations of primary points is the subject of another
172 study not presented here". The authors should provide at least one reference
173 about the aforementioned study.      }  \\
174
175 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:}          }}\\
176
177 \noindent {\ding{90}     Page 6, Figure 1:
178 All rounds seem to have the same duration. This should be stated explicitly, and
179 justified (in column generation based approaches, "rounds" to not have the same
180 duration).           }  \\
181
182 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} All rounds have the same duration. It is explicitly explained
183  in paragraph ... in section ....  This assumption leads to an integer formulation of the optimization problem. The decision variables are binary variables, $X_{t,j}$  for the activation ($X_{t,j}=1$)  or not ($X_{t,j}=0$) of the sensor $j$ during the round $t$. Column generation based approaches can be applied when the decision variables of the optimization problem are continuous. In this case the variables are the time intervals during which the sensors of a cover set (not necessarily disjoint) are active. The time intervals are not equal. Concerning the choice of round duration of equal length, it is correlated
184     with the types of applications, with the amount of initial energy in sensors
185     batteries,  and  also   with  the  duration  of  the   exchange  phase.  All
186     applications do not  have the same Quality of Service  requirements.  In our
187     case, information  exchange is executed  every hour,  but the length  of the
188     sensing period could be reduced and  adapted dynamically. On the one hand, a
189     small sensing period  would allow the network to be  more reliable but would
190     have higher  communication costs.  On the  other hand, the choice  of a long
191     duration may  cause problems  in case  of nodes  failure during  the sensing
192     period.   }}\\
193
194 \noindent  {\ding{90}  Page 11 in Table 1
195 $W_\Theta$ should be replaced with $W_\theta$
196               } \\
197
198 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} Right, fixed }}.\\
199
200 \noindent {\ding{90}    Page 12
201 Don't italicize "mW" in "equal to 02575 mW"            } \\
202
203 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} Right, fixed }}.\\
204
205 \noindent {\ding{90}  Page 14
206 ML is not defined (see the denominator of the large, unnumbered formula that
207 defines EC).          }  \\
208
209 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} Right, fixed }}.\\
210
211 \noindent {\ding{90}  Page 19 Section 6
212
213 "Sensing phase itself divided into T rounds" -> T should be italic.           } 
214 \\
215
216 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} Right, fixed }}.\\
217
218 \noindent {\ding{90}  Page 18 Section 5.5
219 The name of the solver used to solve the Mixed Integer Linear Program should be
220 given.   }  \\
221
222 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:}   Right, fixed         }}.\\
223
224
225 We are very grateful to the  reviewers who, by their recommendations, allowed us
226 to improve the quality of our article.
227 \begin{flushright}
228 Best regards\\
229 The authors
230 \end{flushright} 
231  
232
233
234 \end{document}