基于微分进化算法的井下无线传感器网络布局优化
本文关键词:基于微分进化算法的井下无线传感器网络布局优化
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【摘要】:由于井下环境复杂,通常采用无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)实现井下通信和人员定位,其中网络覆盖率和网络寿命是传感器节点布局优化问题研究的难点和热点。本文采用智能优化算法实现传感器节点的布局,以提高网络覆盖率和网络寿命的最优化。首先,本文采用微分进化算法对无线传感器网络覆盖模型进行智能优化,同时为了提高网络覆盖率,对微分进化算法提出了改进。然后根据井下环境特点,采用Zig Bee传感器技术作为研究对象,利用微分进化算法对井下Zig Bee锚节点进行布局优化,以实现网络寿命延长的目的。本文的主要研究内容如下:首先,对微分进化算法的基本原理、数学模型、算法参数和算法的实现流程进行了详细阐述,针对微分进化算法容易出现的问题进行了改进。其次简介了人工鱼群算法的相关理念。基于两种优化算法对几种基准函数进行了优化测试,并分析了两种算法的优劣特性,为下一步微分进化算法的改进和借鉴做出了铺垫。其次,对通用的无线传感器网络的覆盖模型和数学模型进行了介绍,分别基于微分进化算法和基于更新后的变异操作以及参考人工鱼群拥挤因子而改进后的微分进化算法,即人工鱼群改进微分算法(Artificial Fish Modified Differential Evolution,AFMDE)对无线传感器网络布局进行了优化。最后,基于微分进化算法对井下无线传感器网络Zig Bee锚节点进行布局优化。首先对井下Zig Bee网络节点的系统结构模型和能量模型进行了阐述。提出了用最小二乘法优化的交叉线性井下锚节点布局方法,并将该方法与普通交叉线性锚节点平均布局方法进行仿真比较,验证得知其有更好的节能性。最后,将AFMDE算法应用到Zig Bee锚节点的布局,实验结果对比可知,该算法能够有效延长网络寿命。综上,基于人工鱼群改进的微分进化算法在提高Zig Bee无线网络布局覆盖率和延长网络生命周期方面有更好的优化性能。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP18;TP212.9;TN929.5
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,本文编号:1181724
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