RGA-D：一种无线传感器网络覆盖优化方法

研究了无线传感器网络覆盖优化问题,针对传感器节点随机部署、分布不均,传统覆盖优化算法一般只考虑网络部署后单次优化的问题,提出基于节点冗余和覆盖集冗余的计算方法,用网络的局部特征表征全局特征,改进了网络覆盖模型。并在此基础上提出RGA-D算法,利用遗传算法计算覆盖集,同时考虑节点和覆盖集冗余度,对网络整个生存期进行全局优化。仿真实验表明,RGA-D算法能在活跃节点数和网络覆盖率之间达到平衡,解决了网络生存期后期容易出现覆盖盲区的问题。     

基于遗传算法的能量均衡覆盖控制策略

研究优化网络通信、延长网络寿命问题,由于无线传感器网络中覆盖率、工作节点数和能耗均衡互相矛盾。为了选择最优覆盖节点集基础上,同时考虑网络区域能耗的均衡特点,提出一种遗传算法的能量均衡覆盖控制策略。构建概率感知模型网络,定义一个能耗均衡系数用以表示网络能耗均衡程度,以覆盖率、工作节点数和网络能耗均衡系数为优化目标,然后利用遗传算法进行仿真。仿真结果表明,覆盖控制策略能够在达到较高覆盖率的同时,有效降低能耗并保证网络能量均衡,从而延长网络生存时间。     

模拟退火遗传算法对无线传感器网络部署研究

研究无线传感器节点部署优化问题,传感器网络节点的部署在一定程度上决定了网络的性能和使用寿命.传统的遗传算法在无线传感器节点部署优化过程中,由于交叉和变异的概率是固定的,易产生局部最优问题,导致部署不理想,网络生命周期过短.为了更好地优化网络部署,提高网络生命周期,提出了一种基于模拟退火遗传算法的无线传感器节点部署优化方法.方法将传感器节点部署转化为一个组合优化问题,网络节点离散成为网格,通过遗传算法进行最优部署方案的搜索,同时采用模拟退火算法对遗传算法的种群进行更新,提高了最优解的搜索速度.仿真结果表明,模拟退火遗传算法部署的效率高,网络存活的节点数更多,有效地延长了网络的生命周期.     

基于参数可变遗传算法的炮兵通信网络覆盖控制优化

针对节点高密度部署的炮兵通信网络中优化工作节点集的选取问题,提出一种基于参数可变遗传算法的覆盖控制优化方法。设计了密度检测机制优化初始种群,并设计了即考虑到进化代数对算法影响,又考虑到每代中不同个体适应度对算法作用的自适应交叉概率和变异概率。仿真实验及分析表明,该优化方法快速有效地实现了工作节点数目少、节点集覆盖率高的工作节点集的选取,可有效地降低能耗,延长网络生存时间。     

无线传感器网络中覆盖集的高效选取

传感器网络分簇机制中, 工作效率与网络覆盖密切相关. 任意时刻激活最小数目工作节点能够有效节省网络能量. 然而, 由于传感器网络的高密度部署, 使得该问题成为一个NP-完全问题. 本文提出一种基于改进的精锐非支配遗传算法以选择网络最优覆盖集. 对比于传统的二进制监测模型, 本文在算法实施过程中采用了概率监测模型. 在保证网络全覆盖的前提下, 令一部分节点进入休眠状态达到节能的目的. 并提出循环重组算子和删除因子以优化算法性能. 大量的仿真实验验证了本文算法的有效性.     

一种面向多目标关联覆盖的无线传感器网络节点优化调度算法

提出一种面向多目标关联点覆盖的无线传感器网络节点优化调度算法D-MTAC．该算法基于数据挖掘中的关联规则和无线传感器网络的能量高效原则,通过挖掘随机部署的网络节点与待监控目标间的关联感知关系给出高频关联目标集,采用优化时间分片和动态自适应选择机制确定能够令责任节点工作状态与网络寿命实现最优匹配的优化调度决策集合．仿真结果表明：在保证目标监控质量的前提下,该算法能够有效降低网络累积能耗并延长网络寿命．     

基于节点协同覆盖的传感器网络寿命最大化模型

针对保证网络连通覆盖和最小能量消耗的优化目标,建模了基于节点协同覆盖的传感器网络寿命最大化模型.提出一种基于多目标优化遗传算法的求解方案,设计了基于链路状态的分簇机制以及基于NSGA-Ⅱ的簇内覆盖控制算法.仿真结果表明该方案能快速收敛于最优解,在高密度和低密度布撒环境下表现出优越的性能,且具有良好的适应性.     

基于遗传算法的WSN移动信标定位及路径求取

针对无线传感器网络中使用移动信标定位问题,提出了基于遗传算法的无线传感器网络移动信标定位及路径求取方法。首先根据区域面积计算出三重覆盖所需的发射信标位置的个数,用遗传算法优化求取信标发射位置,再用流浪旅行商算法获取遍历发射位置点的最优路径,在遍历时基于加权质心算法对传感器节点定位。实验结果表明,该方法可对传感器节点进行高效定位。     

基于布谷鸟搜索的混合传感器网络覆盖优化策略

静态传感器网络与移动传感器网络分别存在网络覆盖率较低和部署成本高的问题。为此,在混合传感器网络基础上,提出一种基于布谷鸟搜索(CS)的覆盖优化策略。将混合传感器节点随机部署在目标区域,利用CS算法初步确定移动传感器节点的候选目标位置,通过位置优化方案得到移动传感器节点的最佳目标位置以完成覆盖优化。仿真结果表明,与遗传算法和粒子群优化算法相比,该优化策略能够有效缩短平均移动距离,减少移动节点数量,提高目标区域覆盖率。     

基于模拟退火遗传算法的传感器节点优化部署

将模拟退火遗传算法应用于无线传感器网络的节点部署研究,构建节点的优化部署数学模型,将节点部署问题转化为优化问题,利用模拟退火遗传算法求解优化模型,最优解作为节点的最终配置位置,使节点在不断修复覆盖空洞的情况下最大可能的完全覆盖监测区域。通过仿真结果表明,该算法能够有效地提高无线传感器网络的覆盖率。     

基于鱼群算法的无线传感网络覆盖优化策略*

无线传感网络是能量受限的网络,有效覆盖和能耗是衡量其性能的两个重要指标。将最大化网络覆盖率和最小化工作节点数作为网络优化目标,建立了网络覆盖优化的数学模型,并利用鱼群算法并行寻优、收敛快速的特性,提出了一种基于鱼群算法的覆盖优化策略。仿真实验表明,该算法能求解最优覆盖工作节点,并可以改进网络节点调度的实时性。     

基于传感器网络节点配置优化仿真研究

研究无线传感网络节点配置覆盖优化问题。由于无线传感网络存在着热区问题,对网络的覆盖性能造成严重的影响,同时影响网络配置优化。为了有效的提高无线传感网络的覆盖率,提出了一种改进的粒子群算法优化无线网络节点覆盖。针对粒子群算法存在易陷入局部极值和早熟的缺陷,引入遗传算法中的交叉算子和变异算子,优化传感网络节点的混合粒子群算法,在严格确保无线传感器网络连通性的条件下,传感器节点配置数目达到要求的覆盖度,并进行仿真。仿真结果表明混合粒子群算法能快速收敛到更精确的解,使网络节点配置达到覆盖的优化要求。     

无线传感器网络部分覆盖算法及连通性研究

研究了无线传感器网络在部分覆盖下的节点配置及网络连通性问题。首先,基于最优正六边形拓扑架构,给出了节点密集分布条件下的覆盖率与相邻工作节点间距的解析关系,并在已有的最优完全覆盖算法OGDC的基础上进行了扩展和改进,从而得到了一种新的网络节点配置算法EGDC（Extended OGDC Algorithm）。该算法可以有效地选择出合适的工作节点以达到任意给定覆盖率下的部分覆盖。此外,还给出了一种检验和评价网络连通性的方法,通过该方法可以对网络的连通性进行量化分析,并给出了一项评价网络连通性的指标。仿真表明,EGDC可以有效地实现任意期望覆盖率下的网络配置并保持网络的连通。     

无线传感网络交叉覆盖节点路由删除仿真研究

针对无线传感网络中节点的覆盖范围较小,删除无用路由所用时间较长,导致网络覆盖率低和路由删除效率低的问题,提出无线传感网络交叉覆盖节点路由删除方法。建立节点覆盖模型,在节点覆盖模型的基础上将无线传感网络的覆盖率和连通性当做综合评价函数,构建无线传感网络交叉覆盖节点优化布局的数学模型,并采用罚函数结合无约束优化模型代替传统约束优化模型。运用自适应遗传算法求解无约束优化模型,实现无线传感网络中交叉覆盖节点的优化布局,进而删除无线传感网络中存在的无用路由。分析实验结果得出,所提方法的网络覆盖率高、路由删除效率高,说明所提方法实际应用性强。     

无线传感器网络中覆盖控制技术综述

覆盖控制是无线传感器网络应用的一个基本问题,反映了网络所能提供的"感知"服务质量,可以使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,进而更好地完成环境感知、信息获取和有效传输的任务;立足于无线传感器网络的覆盖控制问题,分析了网络覆盖技术在国内外研究的现状与发展,指出了传感器网络覆盖算法中需要解决的问题,并提出了将多目标进化算法与智能计算技术用于动态覆盖控制技术研究设想。     

基于遗传算法的无线传感器网络路由协议研究*

针对无线传感器网络能量受限、建立高效路由困难等特点,将遗传算法应用于无线传感器网络路由协议中,提出了一种快速构建无线传感器网络最优路径方法。采用可变长度染色体编码,采取选择、交叉和变异操作,充分利用基站的信息资源和强大计算功能,逼近无线传感器网络最优路径。仿真结果表明,基于遗传算法的无线传感器网络路由协议可以有效延长无线传感器网络的生命周期,改善网络性能。     

综合覆盖调度的无线传感器网络跨层路由研究

无线传感器网络由大量微小的传感器节点构成,各节点协作完成环境现象的分布式感知。覆盖控制作为无线传感器网络中的一个基本问题,反映了网络所能提供的"感知"服务质量。基于现有的集中式计算覆盖集合算法MLMC,通过改变计算覆盖集合条件,结合能量不均衡消耗的I-RDDD协议,观察了网络生存期的变化。仿真结果和分析表明,基于能量考虑和单组覆盖集合轮询的工作方式能获得更长的网络生存期。     

改进QGA在WSNs节点部署中的应用

对含有障碍区域的无线传感器网络（WSNs）节点部署问题进行研究。建立节点探测模型和网络覆盖率评价方法,基于概率传感器模型提出一种部署方式,即对障碍区域进行随机布撒节点,确定区域采用量子遗传算法（QGA）寻找最优节点部署位置,实现对同构WSNs节点构成的目标区域的高效覆盖。仿真结果与GA,QGA相比：改进QGA有效提高了算法整体的搜索能力和收敛速度。     

一种无线浮标传感器网络覆盖优化算法的研究

无线浮标传感器网络是无线传感器网络应用于海洋监测领域的典型方式,而网络覆盖问题是衡量无线浮标传感器网络工作性能的重要指标之一。文中主要研究了一种适用于无线浮标传感器网络的覆盖优化算法。该算法的基本思想是在节点密集部署的监测区域中让每个节点与邻居节点交换信息以确定所要激活的最终候选节点,并将其他冗余节点设为休眠状态,以达到在所需的期望值下降低能量消耗的作用。不同网络规模的Matlab仿真结果分析可知该算法可以适当减少能耗,延长网络的寿命。