L'augment de l'ús de les xarxes de sensors a molts camps de la vida actual fa que aquestes tecnologies i les seves possibles millores siguin estudiades avui en dia en nombrosos treballs i estudis. Els sensors que composen aquestes xarxes són sensors de capacitats sensitives, de comunicació sense fils, que poden formar xarxes ad-hoc. Els estudis tracten de millorar-ne les prestacions en algun dels aspectes que la componen: augment del temps de durada de les bateries, mètodes d'auto configuració de la xarxa, mètodes d'auto curació, millores en l'encaminament i en el processat de paquets de dades... Aquest TFC conté l'estudi d'un nou algoritme, GS3, que proposa una solució per a xarxes de sensors auto configurables i auto curables. Per aconseguir-ho GS3 proposa la creació d'una estructura cel·lular hexagonal on a cada hexàgon hi ha un node escollit que permet la comunicació amb la resta d'hexàgons. La resta de nodes de l'hexàgon depenen d'aquest node per a comunicar-s'hi. A través d'un simulador implementat en Visual C++ que permet treballar amb 12000 sensors, s'obtenen dades bàsiques per analitzar la viabilitat de GS3 i les situacions de treball que requereix. El simulador dóna dades com per exemple el temps que triga a configurar-se, els missatges que calen i de forma indirecta del consum energètic. A partir de la configuració de GS3 el simulador obté dades de dos encaminaments aplicats sobre la estructura hexagonal de GS3 i els compara amb dues alternatives d'auto organització de la xarxa més simples anomenades cluster_6_1 i cluster_6_2. Sobre aquestes dues alternatives s'aplica encaminament Dijkstra sobre la topologia que creen. Els resultats demostren com GS3 no es pot configurar bé si no es treballa amb densitats majors a 350 nodes i que una de les alternatives d'encaminament que es proposen, l'anomenada de millor ruta, ofereix bones prestacions per a aquestes densitats. Per a densitats menors a 350 nodes, qui ofereix unes prestacions millors es l'encaminament Dijkstra sobre cluster_6_2, que a més, per a densitats menors a 10 nodes s'aproxima molt al millor encaminament possible.