基于进化算法的无线传感器网络覆盖优化问题研究

发布时间：2023-02-26 19:37

　　无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)的一个重要研究领域是对网络覆盖优化问题的研究。网络覆盖优化是指通过移动传感器节点的位置实现对WSN的监测对象或监测区域的有效覆盖最大化。近年来,针对WSN覆盖优化问题的研究还停留在小规模上,传统的进化算法不能很好地解决大规模WSN覆盖优化问题。另外,关于WSN多目标覆盖优化的研究虽然起步较早,但是在相应的研究成果里对网络中每个目标的研究都是独立分开的,没有同时进行优化,从而解决的都是单目标优化问题或将多个目标适应值函数通过简单的线性加权求和。本文针对以上提出的关于WSN覆盖优化方面的两个问题展开研究,并提出相应的解决方案,设计了相应的算法:(1)在大规模区域构建无线传感器网络需要部署大量的传感器节点,相应地问题解的搜索空间也会变大。然而,“维数灾难”的存在,导致传统的进化算法不能很好地解决高维优化问题。本文针对大规模WSN覆盖优化问题提出了一种新的基于全局微分分组的合作型协同进化粒子群(an Improved Cooperative Co-evolution Global Differential Grouping...

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 无线传感器网络概述
        1.2.1 无线传感器网络结构
        1.2.2 无线传感器网络特点
        1.2.3 无线传感器网络的发展历史
        1.2.4 无线传感器网络应用
    1.3 国内外研究现状
    1.4 本文的主要工作
    1.5 本文章节安排
第二章 无线传感器网络覆盖优化相关理论
    2.1 引言
    2.2 无线传感器网络覆盖基本知识
        2.2.1 基本概念
        2.2.2 传感器节点部署方式
        2.2.3 节点感知模型
    2.3 网络覆盖问题分类
        2.3.1 点覆盖
        2.3.2 区域覆盖
        2.3.3 栅栏覆盖
    2.4 网络最优化覆盖
    2.5 本章小结
第三章 基于改进的全局微分分组的大规模WSN覆盖优化算法
    3.1 引言
    3.2 问题描述
    3.3 大规模全局优化问题的数学描述
    3.4 基于改进的全局微分分组的大规模WSN覆盖优化
        3.4.1 粒子群优化算法
        3.4.2 合作型协同进化(CC)算法
        3.4.3 改进的全局微分分组
        3.4.4 基于改进的全局微分分组的无线传感器网络覆盖
    3.5 算法复杂度分析
    3.6 实验
        3.6.1 实验参数设置
        3.6.2 实验结果与分析
    3.7 本章小结
第四章 基于多目标优化的无线传感器网络覆盖优化算法
    4.1 引言
    4.2 多目标优化问题
    4.3 改进的多目标进化算法
        4.3.1 基于坐标变换的多目标进化算法(MOEA/CT)
        4.3.2 改进的基于坐标变换的多目标进化算法(IMOEA/CT)
    4.4 基于IMOEA/CT算法的WSN多目标覆盖策略
        4.4.1 粒子描述
        4.4.2 WSN多目标覆盖优化问题描述
        4.4.3 基于IMOEA/CT的无线传感器网络多目标覆盖优化
    4.5 算法复杂度分析
    4.6 实验
        4.6.1 实验参数设置
        4.6.2 实验结果与分析
    4.7 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
致谢
参考文献
附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文



本文编号：3750768