徐躍州，張 欣

（貴州大學 大數(shù)據(jù)與信息工程學院，貴州 貴陽550025）

0 引 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)［1］節(jié)點的優(yōu)化部署研究可以有效提高傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和降低能耗，增長網(wǎng)絡(luò)壽命。目前，常用的優(yōu)化算法有虛擬力算法 （VFA）、螢火蟲群優(yōu)化（GSO）、粒子群算法 （PSO）、蛙跳算法 （SFLA）等，文獻 ［2－5］分別采用VFA、GSO、PSO、SFLA這4種算法對傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點進行優(yōu)化部署，提升監(jiān)測區(qū)域的覆蓋率。然而，上述算法卻存在著高復雜度、低收斂速度和精度等問題。針對這些問題，本文提出一種簡單、高效的混沌果蠅算法 （chaotic fruit fly algorithm，CFOA），并通過仿真驗證分析其性能的優(yōu)越性。

1 果蠅算法

果蠅 算 法［6］（fruit fly optimization algorithm，F(xiàn)OA）是2011年臺灣學者潘文超從果蠅覓食行為中得到啟發(fā)，提出的一種尋求全局優(yōu)化的新方法，是一種新型仿生行為學智能算法，廣泛運用于求解函數(shù)極值、Z－SCORE模型的系數(shù)調(diào)整、向量機參數(shù)優(yōu)化以及各類廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系數(shù)優(yōu)化等［7］。由于算法提出較晚，F(xiàn)OA的研究仍處于起步階段，理論尚不成熟，如對多維極值復雜優(yōu)化的問題等。

FOA與VFA、GSO、PSO、SFLA相比，不但算法簡單、收斂速度快 （如SFLA和PSO的優(yōu)化方程為二階微分方程，而FOA的優(yōu)化方程為一階微分方程）、代碼運行時間短，且FOA僅需調(diào)整3個參數(shù)，算法復雜度低；而其它仿生算法至少需調(diào)整6、7個參數(shù)，各個參數(shù)間的關(guān)系和相互影響十分復雜，導致分析算法的復雜度變得異常困難［8］。與此同時，果蠅算法和上述算法一樣，極易陷入局部最優(yōu)解，以至于后期收斂精度降低、收斂速度變慢，特別是對于高維多極值復雜優(yōu)化問題。

2 混沌優(yōu)化

混沌優(yōu)化 （chaos optimization，CP）是利用混沌運動的隨機性、遍歷性、規(guī)律性和初值敏感性來提高隨機優(yōu)化算法的效率［9］，混沌運動介于確定性與隨機性之間，具有豐富的時空動態(tài)，并且混沌搜索能在一定范圍內(nèi)按其身的“規(guī)律性”不重復的遍歷所有狀態(tài)。Logistic映射系統(tǒng)是混沌系統(tǒng)中最著名的系統(tǒng)模型之一，其模型如下

當u＝4時，系統(tǒng)處于混沌狀態(tài)。若xi∈［mi，ni］，可由式 （2）、式 （3）對混沌變量xi進行往返映射，具體的混沌搜索迭代方法可見文獻 ［10］

由于果蠅算法類似于其它智能算法，均為通過對初值的迭代和進化尋求最優(yōu)解，初值的選取不當極易使算法陷入局部最優(yōu)，而對于傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點部署，模型及其復雜，很難找出一個對初值的評價標準。為了避免算法陷入局部最優(yōu)，采用混沌優(yōu)化，隨機生成一個混沌擾動因子，在每次果蠅群進化前進行混沌擾動，使果蠅群迅速跳出局部尋優(yōu)，進行全局搜索。

3 WSN節(jié)點部署模型

假設(shè)在一個二維監(jiān)測區(qū)域，區(qū)域被離散化為m＊n個像素點，每個像素點表示為（m，n）。在該區(qū)域內(nèi)投入N個傳感器節(jié)點，其感知半徑為r。傳感器的節(jié)點集表示為式（4），節(jié)點和像素點距離為式 （5）

則像素點（mi，ni）被節(jié)點ci監(jiān)測到的概率為

所以，該像素點被節(jié)點集C聯(lián)合監(jiān)測到的概率為

綜上，傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點覆蓋率［11］為

4 混沌果蠅算法的應用和性能分析

本文在借鑒文獻 ［12］的基礎(chǔ)上，提出混沌果蠅算法，具體算法如下：

步驟1 隨機初始化N個果蠅位置，Smellbest＝0，步長h；果蠅位置為： （Init X（i），Init Y（i）），其中i∈（1，N）；

步驟2 根據(jù)式 （8）、式 （9），求出覆蓋率最大的果蠅及其位置

步驟3 記錄果蠅位置和覆蓋率，所有果蠅飛向該位置，如式 （10）所示

步驟4 根據(jù)果蠅步長h，每個果蠅隨機向4周搜尋食物，如式 （11），其中K為節(jié)點個數(shù)

步驟5 重復步驟2；

步驟6 對當前覆蓋率最大的果蠅進行混沌搜索，隨機生成兩個n維變量

根據(jù)混沌模型可得式 （13），將得到的 （a2，b2）各個分量載波到混沌擾動范圍［－d，d］，則擾動量為式 （14），此時新位置坐標為式 （15）

計算新老位置的覆蓋率f＊、f，若f＊＞f，則

若f＊＜f，則果蠅位置與bestSmell不變，混沌搜索迭代M次。

步驟7 重復步驟3。

步驟8 迭代步驟4～步驟7，直至迭代結(jié)束，得到最優(yōu)分簇 （X＿axis，Y＿axis）和最優(yōu)解Smellbest。

從上述算法流程可以看出，CFOA每次迭代時，所有果蠅均聚集到當前最優(yōu)位置進行尋優(yōu)，相對于其它智能算法各個因子從當前位置移動向最優(yōu)位置尋優(yōu)，具有更好的收斂速度；對于智能算法 “早熟”問題，CFOA每次迭代時，對當前的最優(yōu)位置進行混沌擾動，及時跳出 “早熟收斂”，進行全局尋優(yōu)。顯然，混沌果蠅算法具有更高的收斂速度和收斂精度。

5 仿真結(jié)果及分析

假定在邊長為50 m的正方形監(jiān)測區(qū)域中放置25個同一性能的傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，節(jié)點額監(jiān)測半徑r＝5 m。當粒子數(shù)為待測區(qū)域面積的0.25%至4%時，偏差約為0.1%至0.5%，綜合分析，本文均勻選取2500個粒子，使實驗結(jié)果具有較小的偏差性。為了分析CFOA中果蠅算法的參數(shù)選擇，本文從不同果蠅種群，不同初始覆蓋率以及不同迭代步長3個方面進行仿真研究，挑選出合適的參數(shù)應用于混沌果蠅算法，如圖1～圖3所示。所有算法均在MATLAB2012上進行仿真模擬。

圖1 種群數(shù)目不同的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率

圖2 初始覆蓋率不同的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率

如圖1所示，選取固定的果蠅群 （初始覆蓋率為58.3%），步長h＝1，迭代200次。從圖1中可以看出數(shù)量大的果蠅群 （（N＝100））在算法前期體現(xiàn)出良好的收斂性和收斂精度，但隨著算法迭代，數(shù)量小的果蠅群 （N＝50）和數(shù)量大的果蠅群在收斂精度上漸漸趨于一致。

圖3 步長不同的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率

如圖2所示，選取不同的果蠅群 （初始覆蓋率為59%、63%），步長h＝1，迭代200次，果蠅種群數(shù)量N＝50。從圖2中可看出初始覆蓋率為63%的果蠅算法全局收斂性和收斂精度均遠高于初始覆蓋率為59%的果蠅算法。這表明果蠅算法的初始布局直接影響傳感器網(wǎng)絡(luò)最終布局的優(yōu)劣。

如圖3所示，選取固定的果蠅群，相同的迭代次數(shù)，不同的步長h。從圖3中可以看出，步長為兩個單位的果蠅群在前期收斂速度很快，但后期步長小的果蠅群收斂速度和精度卻漸漸超過步長大的果蠅群。這說明選擇合適果蠅步長將直接提升算法的性能。

如圖4～圖7所示，選取近些年深入研究的蛙跳和虛擬力算法與混沌果蠅算法作比較，蛙跳算法參數(shù)為：種群分組數(shù)m＝8，模因組青蛙數(shù)n＝8，組內(nèi)最大迭代數(shù)Ne＝8；虛擬力算法參數(shù)為：距離閾值dth＝10 m，Max＿Step＝2.5 m；混沌果蠅算法參數(shù)為：N＝100，h＝1，M＝50。圖4～圖7是4種算法的節(jié)點覆蓋圖，在邊長為50m的正方形監(jiān)測區(qū)域，25個傳感器節(jié)點理論最優(yōu)覆蓋率為78.5%。圖4為蛙跳算法200輪后節(jié)點覆蓋圖，占62.5%，達到最優(yōu)覆蓋率的79.6%；圖5為虛擬力算法200輪后節(jié)點覆蓋圖，占67.3%，達到最優(yōu)覆蓋率的85.7%；圖6為果蠅算法200輪后覆蓋圖，占72.7%，達到最優(yōu)覆蓋率的92.6%；圖7為混沌果蠅算法200輪后覆蓋圖，占76.4%，達到最優(yōu)覆蓋率的97.3%。仿真結(jié)果表明，果蠅算法和改進果蠅算法要明顯優(yōu)于蛙跳和虛擬力算法，改進果蠅算法更易于擺脫局部極值解，尋求全局最優(yōu)解。

如圖8所示，混沌果蠅算法和果蠅算法在收斂速度和收斂精度上遠優(yōu)于虛擬力算法和蛙跳算法，更適用于WSN節(jié)點布局優(yōu)化。果蠅算法在前期性能較好，但在后期隨著網(wǎng)絡(luò)布局的穩(wěn)定漸漸收斂，陷于局部極值解；而混沌果蠅算法能夠在果蠅進化時進行混沌擾動，跳出局部搜索，進行全局尋優(yōu)，具有更好的網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化性能。

6 結(jié)束語

本文針對WSN傳統(tǒng)算法覆蓋率低、算法復雜高的問題，提出一種簡單、高效的混沌果蠅算法，并應用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點布局。該算法通過在果蠅算法每次進化時對當前最優(yōu)解進行混沌擾動，保證果蠅群在下輪迭代時具有一個更好的初始值。

圖4 蛙跳算法節(jié)點覆蓋

圖5 虛擬力算法節(jié)點覆蓋

圖6 果蠅算法節(jié)點覆蓋

圖7 混沌果蠅算法節(jié)點覆蓋

圖8 4種算法性能比較

通過MATLAB仿真結(jié)果表明，混沌果蠅算法能夠迅速跳出局部極值解，進行全局搜索。相對于其它智能算法，混沌果蠅算法具有更高的網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、更快的收斂速度以及更低的算法復雜度，更適應于當前的傳感器網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化。隨著WSN發(fā)展迅速，應用廣泛，下一步將重點研究傳感器節(jié)點基于混沌果蠅算法的動態(tài)半徑規(guī)劃。

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