分布式布谷鸟算法在无线传感器网络布局优化中的应用

在无线传感器网络中,传感器节点的部署通常具有随机性。随机布局的无线传感器网络存在着节点利用率低,传感器网络覆盖率小等问题。为了解决无线传感器布局问题,提出了基于分布式布谷鸟算法的无线传感器网络覆盖优化算法,利用布谷鸟算法对传感器节点的布局进行优化,同时采用分布式计算提高算法的计算速度。实验表明,该算法对无线传感器网络的布局具有很好的优化效果,而且比布谷鸟算法具有更快的计算速度。     

混合无线传感器网络节点覆盖优化

为了解决混合无线传感器网络的节点覆盖率低的问题,提出了改进粒子群的混合无线传感器网络节点覆盖迭代优化算法.在该算法中,首先将混合无线传感器网络节点覆盖模型转化为在网络系统中动态的求覆盖率最大值的节点部署位置寻优问题;然后提出利用改进粒子群算法对节点覆盖优化方案进行粒子及其权值映射,并依据粒子粒距聚类度和粒子信息熵对粒子权值进行调整,再依据粒子适应度值对粒子局部最优值和全局最优值进行更新;最后迭代地对粒子的位置和速度进行计算,输出具有最优覆盖率的节点部署方案.仿真结果证明,该算法能够有效的提升网络覆盖率,且算法的收敛速度快.     

基于差分蜂群算法的无线传感器网络节点分布优化

针对无线传感器网络节点分布优化问题,在保证节点间相互连通的情况下建立节点分布优化模型,提出了一种有效的差分蜂群优化算法,从而实现了同构无线传感器网络节点对目标区域的高效覆盖。改进算法将差分进化操作引入蜂群算法中雇佣蜂的搜索方式,以提高雇佣蜂搜索的多样性和避免计算量的浪费。差分蜂群算法在无线传感器网络节点分布优化问题上进行了测试,并与差分进化、人工蜂群两种算法进行了仿真对比。从3种算法的网络覆盖率迭代曲线可以看出,差分蜂群算法整体的探索能力及收敛速度较之其他2种算法都有所提升。除此之外,3种算法对无线传感器网络覆盖优化问题进行了100次试验,覆盖率统计结果进一步验证了所提算法的有效性。     

无线传感器网络中基于μ律爆炸算子的烟花虚拟力混合覆盖策略

针对烟花算法在无线传感器网络节点部署过程中易陷入局部最优导致节点分布不均匀、后期收敛速度慢等问题,本文提出一种基于μ律爆炸算子的烟花虚拟力混合算法(μFW–VFA).首先,采用μ律特性曲线重新定义爆炸算子,增强烟花间的差异性,通过动态调整μ值使烟花爆炸的数目和幅度随迭代次数动态调整,以平衡烟花局部和全局的寻优能力.其次,引入虚拟力调节停滞烟花内传感器节点的位置信息,加速烟花种群进化,增强算法跳出局部最优的能力,提高算法收敛速度.仿真实验表明,经μFW–VFA部署后,网络的重叠区域和监测盲区显著减少,有效提升了网络覆盖率并压缩节点移动距离.     

基于感知概率的无线传感器网络节点部署算法

研究无线传感器网络节点部署优化问题,传感器节点的部署在一定程度上决定了无线传感器网络的性能和使用寿命;针对随机部署的无线传感器节点,提出一种基于感知概率模型的节点部署方案;使用证据理论通过计算对节点周围区域的综合感知概率,将虚拟力算法进行改造,使传感器节点向感知概率低的区域移动,实现对监测区域的最大覆盖;仿真结果表明,该部署算法实现节点合理分布,提高网络的覆盖率,减少节点的移动距离,达到延长网络使用寿命的目的。     

水下无线传感器网络节点部署优化研究

为降低水下传感器网络的部署成本,文中对水下无线传感器节点数目和覆盖率进行优化,提出了针对不同网络拓扑模型的水下无线传感器节点部署优化模型。首先,分析不同网络模型对覆盖性能的影响;然后,利用遗传算法求解优化问题,分别以网络节点数目和覆盖率作为适应度函数求解。通过仿真实验验证了该算法的有效性,结果显示:该策略能够在单个传感器覆盖半径减少的情况下以更少的节点数目达到更高的覆盖率,从而降低水下传感器网络节点部署成本。     

基于BBO算法的无线传感网络节点优化部署研究

在无线传感网络节点部署时,由于优化算法的差异,使得优化部署后网络覆盖率依旧较低,提出基于BBO算法的无线传感网络节点优化部署研究.基于无线传感器网络结构,生成线性网络,采用该网络完成数据的周期性采集,寻找最佳工作节点和中继节点数量,并通过二者之间的合理分布,确定最优节点传输距离.依托于BBO算法设计节点布局方案,计算网...     

无线传感器网络节点多目标安全优化部署

针对目前无线传感器网络节点优化部署方案中,没有考虑网络节点位置移动会破坏节点间的共享密钥而破坏的安全通信链路的问题,本文将Pareto多目标优化策略引入到无线传感器网络节点部署中,设计了一种多目标安全优化部署方案,建立多目标节点安全部署模型,并将节点安全连通度和网络覆盖率作为目标函数,兼顾解决网络安全性和网络覆盖质量的问题;通过惯性权重自适应的调整和结合虚拟力算法更新速度的方式改进多目标粒子群算法,采用精英档案策略来存储非劣解。仿真实验表明,本文方案能够提高节点的覆盖率,并且能够保持较大的节点安全连通度。     

基于改进蜂群算法无线传感器感知节点部署优化*

提出了一种基于改进蜂群算法的无线传感器感知节点部署优化方法,以网络覆盖率为目标函数,将传感器感知节点部署问题形式化为组合优化问题,并采用分层机制对基本蜂群算法进行改进。仿真实验结果表明,本方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署,并能降低网络能耗,提高网络的整体覆盖率。     

基于微粒群模型的移动传感器网络部署研究

传感器节点的部署是无线传感器网络中的很重要的问题,因为它反映了传感器网络的成本和监视能力.为了减少传感器节点部署时产生的覆盖盲区,提高网络的覆盖率,提出了一种新的基于微粒群模型的移动传感器节点位置优化配置算法.该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型.利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置.仿真结果表明该算法最大可能地减少了网络中的覆盖盲区,有效改善了网络的覆盖率.     

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。     

WSN中考虑节点磨损的分布式自稳定网络寿命优化算法

针对无法预估的节点故障影响无线传感器网络寿命的问题,本文提出了一种考虑节点磨损的分布式自稳定优化算法。首先,利用韦伯函数拟合网络生命周期的分布,定期唤醒睡眠节点进行故障检测;然后,采用分布式调度,无需知道传感节点的位置信息,使用多个节点同时工作,从而提高效率;最后,通过较低的网络通信代价,及时使用空闲节点替代故障节点,保持网络的连通性。理论分析和仿真实验验证了本文算法的有效性及可靠性,仿真结果表明,当传感器节点的可靠性随着使用时间与磨损下降时,本文算法可以更好地延长无线传感器网络寿命,相比分布式多目标概率覆盖协议,本文算法在寿命延长、覆盖率、节点唤醒次数等方面均取得更好的性能。     

基于改进势场的有向传感器网络路径覆盖增强算法

路径覆盖是无线传感器网络目标监控领域的一个热点研究问题,在分析节点主感知方向可调模型的基础上,提出了一种基于改进势场的有向传感器网络路径覆盖增强算法(improved potential field based path coverage-enhancing algorithm,IPFPCA).该算法针对传统虚拟势场可能出现的局部极小导致覆盖增强失败问题设计了一种改进的势场函数,通过将相邻传感器节点对路径轨迹点的共同覆盖率引入到斥力计算中,有效引导节点的主感知方向调整,从而达到路径的高效覆盖.实验结果表明:对比已有的路径覆盖增强算法,IPFPCA可以消除节点的感知重叠区和盲区,最终实现网络路径的高效覆盖.     

基于目标覆盖的异构有向传感器网络分布式节点调度策略

针对无线传感器网络服务质量会随着网络运行而下降的现象, 研究随机部署的有向传感器网络的节点调度问题, 提出分布式的节点感知方向调节算法, 各节点利用相邻节点间的信息交换, 计算出各自的最佳感知方向, 从而使得网络在满足覆盖需求的同时减少活跃节点数目, 进而达到降低能耗、提高通信质量的目的. 为均衡网络能耗, 进一步设计了冗余节点调度协议, 周期性地重构网络拓扑. 仿真结果表明了所提出算法的有效性.     

无线传感网络中部分覆盖与拟连通冗余节点的研究

随机部署的无线传感网络通常包含大量的覆盖与连通冗余节点,这些节点不仅造成大量的能源浪费,同时影响网络的性能。为此,需要对网络中的覆盖与连通冗余节点进行有效的调度配置。考虑到无线传感网络中覆盖与连通冗余节点识别算法的复杂性,提出了一个新的“部分覆盖与拟连通的冗余节点”概念,它对网络具有同覆盖与连通冗余节点类似的影响,与覆...     

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。     

一种能量有效的三维传感器网络覆盖控制算法

由于无线传感器网络节点部署是随机的而且数量巨大,会产生很多冗余的节点,因而对网络进行覆盖控制提高冗余节点的利用率就成为一个亟待解决的问题.针对无线传感器网络中的三维覆盖问题进行了深入的研究,提出了一种分布式能量有效的三维覆盖控制算法,并利用OPNET网络仿真软件对其性能进行了验证.     

移动传感器网络基于安全连接的节点位置优化

传感器节点的合理分布并保障节点间安全通信是无线传感器网络设计中的关键问题.传统的节点分布优化算法仅以提高网络有效覆盖率为目标,极易导致网络安全连接度的降低.针对该问题,从理论上对传感器网络拓扑模型进行了建模分析.结合具有快速多目标优化能力的精锐非支配遗传算法,提出一种基于安全连接的节点位置优化算法,从而保证网络实现目标跟踪和安全通信的质量效果.分析了随机部署模型与基于预知分配坐标的高斯部署模型下算法的求解性能,仿真结果表明,所提出的算法能够快速收敛于网络覆盖率和安全连通度两者的折衷点,满足无线传感器网络的实际需求.     

Multi-objective optimization for coverage control in wireless sensor network with adjustable sensing radius

In this paper, the problem of maintaining sensing coverage by keeping a small number of active sensor nodes and a small amount of energy consumption in a wireless sensor network is studied. As opposed to the uniform sensing model previously, we consider a large number of sensors with adjustable sensing radius that are randomly deployed to monitor a target area. A novel coverage control scheme based on elitist non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) is proposed in a heterogeneous sensor network. By devising a cluster-based architecture, the algorithm is applied in a distributed way. Furthermore, an ameliorated binary coding is addressed to represent both sensing radius adjustment and sensor selection. Numerical and simulation results validate that the procedure to find the optimal balance point among the maximum coverage rate, the least energy consumption, as well as the minimum number of active nodes is fast and effective.     

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。