工业无线传感器网络攻击源定位任务分配优化算法

发布时间：2022-10-20 14:44

　　针对工业无线传感器网络中参与攻击源节点定位的任务分配问题,构建和求解多目标优化定位任务分配模型,任务分配模型中设定参考节点组合总能量消耗、距离平均标准偏差目标函数,以及空间约束和剩余能量约束条件;采用循环拥挤排序将非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）进行改进后加入基于稀疏度局部搜索的混合优化算法联合求解任务分配模型,将稀疏度最小的解作为稀疏解,再采用极限优化策略在稀疏解周围进行局部搜索使得解拥有更好的分布特性. Matlab仿真结果表明该改进的混合优化算法可以提高算法收敛速度以及降低算法复杂度,在较快的时间内选择出合适的参考节点组合,减少了定位误差,提高了定位精度. 

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
0 引言
1 多目标任务分配数学模型
    1.1 参考节点选择模型
    1.2 多目标参考节点选择优化数学模型
        1.2.1 目标函数
            1) 参考节点总能量消耗目标函数
            2) 参考节点距离平均偏差值目标函数
        1.2.2 约束条件
            1) 空间约束
            2) 剩余能量约束
        1.2.3 多目标优化数学模型
2 多目标优化任务分配模型的求解
    2.1 基于改进的NSGA-Ⅱ的全局搜索
        1) 快速非支配排序方法
        2) 精英选择策略
        3) 循环拥挤排序
    2.2 基于稀疏度的局部搜索
        2.2.1 稀疏度
        2.2.2 极限优化策略
    2.3 混合算法流程图
3 仿真实验与结果分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]异构IWSN下对Sybil攻击源的定位[J]. 孙子文,朱颖.  传感技术学报. 2019(02)
[2]异构无线传感器网络测试平台研究综述[J]. 蒋文贤,周雅琴,吴晶晶.  信息与控制. 2018(04)
[3]异构工业无线传感器网络的双层Sybil攻击检测方案[J]. 朱颖,孙子文.  信息与控制. 2018(01)
[4]一种基于密度的局部搜索NSGA2算法[J]. 栗三一,李文静,乔俊飞.  控制与决策. 2018(01)
[5]一种求解多目标优化问题的进化算法混合框架[J]. 田红军,汪镭,吴启迪.  控制与决策. 2017(10)
[6]一种改进的基于NSGA-Ⅱ和DE的多目标混合进化算法[J]. 潘晓英,朱静.  计算机应用研究. 2016(12)
[7]改进二进制粒子群优化的节点选择算法[J]. 魏声云,张静,郭虹,李鸥.  西安电子科技大学学报. 2016(02)
[8]采用循环拥挤排序策略的改进NSGA-Ⅱ算法[J]. 罗辞勇,陈民铀,张聪誉.  控制与决策. 2010(02)

硕士论文
[1]基于RSSI的无线传感器网络定位算法的研究与实现[D]. 刘玉龙.沈阳航空航天大学 2017



本文编号：3694727