基于差分蜂群算法的无线传感器网络节点分布优化

发布时间：2018-01-31 21:51

  本文关键词： 无线传感器网络 节点分布 人工蜂群算法 差分进化　出处：《控制工程》2014年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：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。
[Abstract]:Aiming at the problem of node distribution optimization in wireless sensor networks, a node distribution optimization model is established under the condition that nodes are connected to each other, and an effective differential colony optimization algorithm is proposed. In order to achieve the efficient coverage of the target area by the nodes in the isomorphic wireless sensor network, the improved algorithm introduces the differential evolution operation into the hive search method. In order to improve the diversity of employment bee search and avoid the waste of computation, differential bee colony algorithm is tested on the optimization of node distribution in wireless sensor networks, and compared with differential evolution. Two artificial bee colony algorithms are simulated and compared, which can be seen from the iterative curve of network coverage of the three algorithms. Compared with the other two algorithms, the overall searching ability and convergence speed of the differential bee colony algorithm are improved. In addition, 100 experiments on the coverage optimization of wireless sensor networks are carried out by three algorithms. The results of coverage statistics further verify the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者单位】： 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;江南大学物联网工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(21206053,21276111) 江苏省产学研项目(BY2014023-27)
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 1引言无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是大量的静止或移动的传感器节点以自组织和多跳的方式构成的无线网络,其目的是协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖区域内感知对象的监测信息并报告给用户[1]。节点分布优化问题作为无线传感器网络设计中的一个基本问题,

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本文编号：1480076