基于和声搜索算法的无线传感器网络多重连通覆盖
发布时间：2020-12-11 18:30
连通与覆盖是传感器网络的重要问题,对传感器网络的服务质量有重要影响。对给定候选位置中选择最少数量的位置放置传感器节点来保证监测目标的多重覆盖和传感器节点之间的多重连通问题进行研究,提出一种基于改进和声搜索算法的节点部署策略。算法以放置节点的数量、监测目标的多重覆盖和节点的多重连通为优化目标,在和声搜索算法中一方面加入学习自动机增强算法参数的自适应性,另一方面通过对算法求解过程中优秀解的再利用,增强了算法的优化效率。为了对比算法性能,提出了一种基于贪婪算法的节点部署策略。仿真结果显示,提出的改进和声搜索算法优于提出的贪婪算法和原始和声搜索算法,证明了算法的有效性。
【文章来源】：传感技术学报. 2020年02期 第272-278页 北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
图６场景１中不同的覆盖和连通条件下算法性能比较??
ｅ，，．单位面积的能耗为ＡｖｇＪ＾／ＡｒｅａＵ）。??ｉ?＝?１??其中，Ａ鄕（皮）表示部箸区域的面积，分另１Ｊ设璧不同??的连通覆盡值，比较在场鴦１和场景２中算法魯到??的最优解的单位面：积能耗情况，算法其他参数的设??置与４．１节相同，结果如圈８和图９所示。其中，横??坐标＿示不國的擊盖连通要．求，纵坐标表示部署麗??域的单位能耗。??出，在相同的霭盖和连通要求的条件下，改进算法??ＥＨＳ均优于原始ＨＳ算法和提出的贪婪算法，证明??了算法的有效ｆｅ。??沐Ｃ）的值??图７场景２中不同的覆盖和连通条件下算法性能比较??④不同子目标权重下算法性能比较??为比较不同子目标校重Ａ，人和Ａ?，对算法性能??的影响，在候选位ｔｔ数量为２００，覆要求为３和连??通要求为３的条件下，分别在场景１和场景２中设置??不词前夂人和Ａ３值，得到的算法结果如表１和表２??所示。??表１情景１不同子目标权重条件下性能比较??Ａ，??Ａ４??ｈ??Ｓ??Ｓｒ??Ｆｔ??Ｆｋ??ｆ３??ｎ??０．２５??０．２５??０．５??７６??４２??０．９９６??１??１??１??０．３５??０．３５??０．３??６９??３４??０．９８７??１??１??１??０．５??０．３５??０．１５??７５??４２??０．９９１??１??１??１??０．７５??０．１??０．１５??７１??４０??０．９７９??１??１??１??０．８??０．１??０．１??７０??３３??０．９６??１??０．９８４??１??０．９??０．１??０??６６??３０??０．９５６??１??１??１??０??０．５??０．５??９８??８５??０．９９８??１??
较??算法的能耗，采用文献［２０?］的能耗模型Ｔ即单个节??点的能耗与其感知半径的平方成正比，即ｅ，?＝／＾４。??其中屮为比例系数，此处设为１。满足覆盖和连通??要求时，区域中部署的传感器节点梢耗的总能量为??Ｓ??五＝Ｚ?ｅ，，．单位面积的能耗为ＡｖｇＪ＾／ＡｒｅａＵ）。??ｉ?＝?１??其中，Ａ鄕（皮）表示部箸区域的面积，分另１Ｊ设璧不同??的连通覆盡值，比较在场鴦１和场景２中算法魯到??的最优解的单位面：积能耗情况，算法其他参数的设??置与４．１节相同，结果如圈８和图９所示。其中，横??坐标＿示不國的擊盖连通要．求，纵坐标表示部署麗??域的单位能耗。??出，在相同的霭盖和连通要求的条件下，改进算法??ＥＨＳ均优于原始ＨＳ算法和提出的贪婪算法，证明??了算法的有效ｆｅ。??沐Ｃ）的值??图７场景２中不同的覆盖和连通条件下算法性能比较??④不同子目标权重下算法性能比较??为比较不同子目标校重Ａ，人和Ａ?，对算法性能??的影响，在候选位ｔｔ数量为２００，覆要求为３和连??通要求为３的条件下，分别在场景１和场景２中设置??不词前夂人和Ａ３值，得到的算法结果如表１和表２??所示。??表１情景１不同子目标权重条件下性能比较??Ａ，??Ａ４??ｈ??Ｓ??Ｓｒ??Ｆｔ??Ｆｋ??ｆ３??ｎ??０．２５??０．２５??０．５??７６??４２??０．９９６??１??１??１??０．３５??０．３５??０．３??６９??３４??０．９８７??１??１??１??０．５??０．３５??０．１５??７５??４２??０．９９１??１??１??１??０．７５??０．１??０．１５??７１??４０??０．９７９??１??
【参考文献】：
期刊论文
[1]k重覆盖设置算法的百分比覆盖研究[J]. 费娟,刘桂英,刘瑶. 传感技术学报. 2018(12)
[2]基于VF-CS的移动传感器网络覆盖优化算法[J]. 李光辉,胡世红. 通信学报. 2018(03)
[3]WSNs中基于期望网络覆盖和分簇压缩感知的数据收集方案[J]. 刘洲洲,李士宁. 控制与决策. 2018(03)
[4]概率模型下的一种优化覆盖算法[J]. 孙泽宇,伍卫国,王换招,邢萧飞,陈衡. 软件学报. 2016(05)
[5]基于粒子均衡的移动传感器网络覆盖控制研究[J]. 张洪德,石为人,杨磊,王楷. 仪器仪表学报. 2016(05)
[6]无线传感器网络中基于Voronoi覆盖及Delaunay三角剖分图的最小刚性拓扑控制算法[J]. 薛亮,陈晰,赵继军,黎作鹏,关新平. 自动化学报. 2016(10)
[7]一种无线传感器网络的概率覆盖增强算法[J]. 范兴刚,杨静静,王恒. 软件学报. 2016(02)
[8]基于多目标和声搜索的无线传感器网络分簇路由算法[J]. 李明,曹晓莉,胡卫军. 仪器仪表学报. 2014(01)
本文编号：2911021
【文章来源】：传感技术学报. 2020年02期 第272-278页 北大核心
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
图６场景１中不同的覆盖和连通条件下算法性能比较??
ｅ，，．单位面积的能耗为ＡｖｇＪ＾／ＡｒｅａＵ）。??ｉ?＝?１??其中，Ａ鄕（皮）表示部箸区域的面积，分另１Ｊ设璧不同??的连通覆盡值，比较在场鴦１和场景２中算法魯到??的最优解的单位面：积能耗情况，算法其他参数的设??置与４．１节相同，结果如圈８和图９所示。其中，横??坐标＿示不國的擊盖连通要．求，纵坐标表示部署麗??域的单位能耗。??出，在相同的霭盖和连通要求的条件下，改进算法??ＥＨＳ均优于原始ＨＳ算法和提出的贪婪算法，证明??了算法的有效ｆｅ。??沐Ｃ）的值??图７场景２中不同的覆盖和连通条件下算法性能比较??④不同子目标权重下算法性能比较??为比较不同子目标校重Ａ，人和Ａ?，对算法性能??的影响，在候选位ｔｔ数量为２００，覆要求为３和连??通要求为３的条件下，分别在场景１和场景２中设置??不词前夂人和Ａ３值，得到的算法结果如表１和表２??所示。??表１情景１不同子目标权重条件下性能比较??Ａ，??Ａ４??ｈ??Ｓ??Ｓｒ??Ｆｔ??Ｆｋ??ｆ３??ｎ??０．２５??０．２５??０．５??７６??４２??０．９９６??１??１??１??０．３５??０．３５??０．３??６９??３４??０．９８７??１??１??１??０．５??０．３５??０．１５??７５??４２??０．９９１??１??１??１??０．７５??０．１??０．１５??７１??４０??０．９７９??１??１??１??０．８??０．１??０．１??７０??３３??０．９６??１??０．９８４??１??０．９??０．１??０??６６??３０??０．９５６??１??１??１??０??０．５??０．５??９８??８５??０．９９８??１??
较??算法的能耗，采用文献［２０?］的能耗模型Ｔ即单个节??点的能耗与其感知半径的平方成正比，即ｅ，?＝／＾４。??其中屮为比例系数，此处设为１。满足覆盖和连通??要求时，区域中部署的传感器节点梢耗的总能量为??Ｓ??五＝Ｚ?ｅ，，．单位面积的能耗为ＡｖｇＪ＾／ＡｒｅａＵ）。??ｉ?＝?１??其中，Ａ鄕（皮）表示部箸区域的面积，分另１Ｊ设璧不同??的连通覆盡值，比较在场鴦１和场景２中算法魯到??的最优解的单位面：积能耗情况，算法其他参数的设??置与４．１节相同，结果如圈８和图９所示。其中，横??坐标＿示不國的擊盖连通要．求，纵坐标表示部署麗??域的单位能耗。??出，在相同的霭盖和连通要求的条件下，改进算法??ＥＨＳ均优于原始ＨＳ算法和提出的贪婪算法，证明??了算法的有效ｆｅ。??沐Ｃ）的值??图７场景２中不同的覆盖和连通条件下算法性能比较??④不同子目标权重下算法性能比较??为比较不同子目标校重Ａ，人和Ａ?，对算法性能??的影响，在候选位ｔｔ数量为２００，覆要求为３和连??通要求为３的条件下，分别在场景１和场景２中设置??不词前夂人和Ａ３值，得到的算法结果如表１和表２??所示。??表１情景１不同子目标权重条件下性能比较??Ａ，??Ａ４??ｈ??Ｓ??Ｓｒ??Ｆｔ??Ｆｋ??ｆ３??ｎ??０．２５??０．２５??０．５??７６??４２??０．９９６??１??１??１??０．３５??０．３５??０．３??６９??３４??０．９８７??１??１??１??０．５??０．３５??０．１５??７５??４２??０．９９１??１??１??１??０．７５??０．１??０．１５??７１??４０??０．９７９??１??
【参考文献】：
期刊论文
[1]k重覆盖设置算法的百分比覆盖研究[J]. 费娟,刘桂英,刘瑶. 传感技术学报. 2018(12)
[2]基于VF-CS的移动传感器网络覆盖优化算法[J]. 李光辉,胡世红. 通信学报. 2018(03)
[3]WSNs中基于期望网络覆盖和分簇压缩感知的数据收集方案[J]. 刘洲洲,李士宁. 控制与决策. 2018(03)
[4]概率模型下的一种优化覆盖算法[J]. 孙泽宇,伍卫国,王换招,邢萧飞,陈衡. 软件学报. 2016(05)
[5]基于粒子均衡的移动传感器网络覆盖控制研究[J]. 张洪德,石为人,杨磊,王楷. 仪器仪表学报. 2016(05)
[6]无线传感器网络中基于Voronoi覆盖及Delaunay三角剖分图的最小刚性拓扑控制算法[J]. 薛亮,陈晰,赵继军,黎作鹏,关新平. 自动化学报. 2016(10)
[7]一种无线传感器网络的概率覆盖增强算法[J]. 范兴刚,杨静静,王恒. 软件学报. 2016(02)
[8]基于多目标和声搜索的无线传感器网络分簇路由算法[J]. 李明,曹晓莉,胡卫军. 仪器仪表学报. 2014(01)
本文编号：2911021
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