reponse.tex

   1 \documentclass[14]{article}
   2
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   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 :} Right. We have completely re-written section 5 to highlight the most significant results.       }}
 135
 136
 137 \bigskip
 138 \noindent {\bf 6.}   Page 19 (most major point)
 139 The authors state that solving the Mixed Integer Linear Program is
 140 time-consuming, and use this point for explaining why MuDiLCO-7 is not as
 141 efficient as other versions. Why not using a heuristic (or a metaheuristic) for
 142 addressing the problem instead of using an exact solver? A straightforward and
 143 easily implementable idea to cut CPU time would be to return the best feasible
 144 solution found by the solver after a given time threshold for example. Doing so
 145 is very likely to save time and energy, and to improve the results of MuDiLCO-7
 146 in particular.  \\
 147
 148
 149 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer :}  Your  remark is very interesting. We have observed that the optimal solution of the integer program is often obtained after the exploration of very few nodes of the Branch-and-Bound-tree. Therefore we conducted new simulations by applying your idea. That is to say we have stopped the resolution of the Branch-and-Bound method after a time threshold empirically defined and we retain  the best feasible
 150 solution found by the solver. This approach allows to improve significantly the results with multirounds, especially for MuDiLCO-7.}}
 151
 152
 153 \bigskip
 154
 155 \noindent\textcolor{black}{\textbf{MINOR COMMENTS:}} \\
 156
 157 \noindent  {\ding{90}    Page 2
 158 The paragraph that begins with "The remainder of the paper is organized as
 159 follows" should mention the content of Section 5.    }  \\
 160
 161 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:}  Right, fixed.  Section 5 is included as a subsection 4.4 within section 4.    }}\\
 162
 163 \noindent  {\ding{90}   Page 3
 164 The sentence "the centralized approaches usually suffer from the scalability
 165 problem, making them less competitive as the network size increase" should
 166 probably be tempered: heuristics and metaheuristics can handle very large and
 167 centralized problems (even if exact approaches can't), and these approaches areempirically
 168 very popular in WSN.     } \\
 169
 170 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} Right, fixed    }}\\
 171
 172 \noindent  {\ding{90}    Page 5
 173 "The choice of number and locations of primary points is the subject of another
 174 study not presented here". The authors should provide at least one reference
 175 about the aforementioned study.      }  \\
 176
 177 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} Right. We have included a section (section ...) dedicated to the choice and the number of primary points.         }}\\
 178
 179 \noindent {\ding{90}     Page 6, Figure 1:
 180 All rounds seem to have the same duration. This should be stated explicitly, and
 181 justified (in column generation based approaches, "rounds" to not have the same
 182 duration).           }  \\
 183
 184 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} All rounds have the same duration. It is explicitly explained
 185  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
 186     with the types of applications, with the amount of initial energy in sensors
 187     batteries,  and  also   with  the  duration  of  the   exchange  phase.  All
 188     applications do not  have the same Quality of Service  requirements.  In our
 189     case, information  exchange is executed  every hour,  but the length  of the
 190     sensing period could be reduced and  adapted dynamically. On the one hand, a
 191     small sensing period  would allow the network to be  more reliable but would
 192     have higher  communication costs.  On the  other hand, the choice  of a long
 193     duration may  cause problems  in case  of nodes  failure during  the sensing
 194     period.   }}\\
 195
 196 \noindent  {\ding{90}  Page 11 in Table 1
 197 $W_\Theta$ should be replaced with $W_\theta$
 198               } \\
 199
 200 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} Right, fixed }}.\\
 201
 202 \noindent {\ding{90}    Page 12
 203 Don't italicize "mW" in "equal to 02575 mW"            } \\
 204
 205 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} Right, fixed }}.\\
 206
 207 \noindent {\ding{90}  Page 14
 208 ML is not defined (see the denominator of the large, unnumbered formula that
 209 defines EC).          }  \\
 210
 211 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} Right, fixed }}.\\
 212
 213 \noindent {\ding{90}  Page 19 Section 6
 214
 215 "Sensing phase itself divided into T rounds" -> T should be italic.           }
 216 \\
 217
 218 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:} Right, fixed }}.\\
 219
 220 \noindent {\ding{90}  Page 18 Section 5.5
 221 The name of the solver used to solve the Mixed Integer Linear Program should be
 222 given.   }  \\
 223
 224 \textcolor{blue}{\textbf{\textsc{Answer:}   Right, fixed         }}.\\
 225
 226
 227 We are very grateful to the  reviewers who, by their recommendations, allowed us
 228 to improve the quality of our article.
 229 \begin{flushright}
 230 Best regards\\
 231 The authors
 232 \end{flushright}
 233
 234
 235
 236 \end{document}