基于网络覆盖和多目标离散群集蜘蛛算法的多移动agent规划

发布时间：2018-03-01 07:36

  本文关键词： 无线传感器网络 移动代理 网络覆盖 群集蜘蛛优化算法 协作规划　出处：《通信学报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：以agent负载能耗均衡度和网络总能耗为指标构建多移动agent协作规划模型,为了尽可能延长网络生存周期,给出基于网络覆盖率的节点休眠机制,在满足WSN网络覆盖率要求的同时,采用较少节点处于工作状态。根据多移动agent协作规划技术特点,设计融合Pareto最优解多目标离散群集蜘蛛算法(MDSSO),重新定义插值学习和变异交换粒子更新策略,并动态调整最优解集规模,以提高MDSSO算法多目标求解精度。实验仿真结果表明,该方法能够快速合理给出WSN多移动agent规划路径,而且与其他传统算法相比,网络总能耗降低了约15%,生存期提高了约23%。
[Abstract]:Based on the agent load balance and total network energy consumption, a multi-mobile agent cooperative planning model is constructed. In order to prolong the network lifetime as much as possible, a node dormancy mechanism based on network coverage is proposed, which meets the requirements of WSN network coverage at the same time. According to the characteristics of multi-mobile agent cooperative planning technology, a multi-objective discrete cluster spider algorithm is designed to redefine interpolation learning and mutation exchange particle updating strategy. The scale of the optimal solution set is adjusted dynamically to improve the precision of multi-objective solution of MDSSO algorithm. The experimental results show that the method can give the path of WSN multi-moving agent programming quickly and reasonably, and compared with other traditional algorithms. The total energy consumption of the network has been reduced by about 15 percent, and the life span of the network has been increased by about 23 percent.
【作者单位】： 西安航空学院电子工程学院;西北工业大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61601365) 陕西省教育厅科研计划基金资助项目(No.16JK1395)~~
【分类号】：TN929.5;TP18;TP212.9

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本文编号：1550977