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虛擬導(dǎo)向的改進灰狼算法綜合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)布局

2019-11-06 06:24:49秦宇祺張雪張倩倩黃鵬
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2019年9期
關(guān)鍵詞:灰狼覆蓋率傳感

秦宇祺 張雪 張倩倩 黃鵬

摘 要:為了提高無線傳感網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和目標檢測概率,動態(tài)無線傳感網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋研究的關(guān)鍵。由于傳統(tǒng)的灰狼算法在優(yōu)化過程中難以協(xié)調(diào)全局探索和局部開發(fā)能力,文中將基本灰狼算法(GWO)與Logistic序列變異,并與干擾粒子相結(jié)合,采取一種從整體到局部的優(yōu)化策略,同時學(xué)習(xí)虛擬力算法在指導(dǎo)無線傳感節(jié)點散步過程中的優(yōu)越性,對狼群位置更新機制做出一些改進,提出一種虛擬導(dǎo)向的改進灰狼算法,在有效提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率的同時,提高算法的收斂速度和收斂精度。

關(guān)鍵詞:GWO;動態(tài)網(wǎng)絡(luò)布局;Logistic序列變異;干擾粒子;虛擬力;傳感器

中圖分類號:TP39;TN911.72文獻標識碼:A文章編號:2095-1302(2019)09-000-05

0 引 言

隨著無線通信技術(shù)、嵌入式計算技術(shù)、傳感器技術(shù)、微電子技術(shù)的高速發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)應(yīng)運而生[1]。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)以其低功耗、低成本、分布式、自組織等特點為信息感知帶來一場新的變革,被廣泛運用于目標跟蹤和環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域。由于傳感器節(jié)點的能量有限及其應(yīng)用區(qū)域的特殊性,為了增強無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測質(zhì)量、提高網(wǎng)絡(luò)可靠性,動態(tài)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化已成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化的關(guān)鍵[2]。

近年來,研究人員嘗試從不同角度解決傳感器節(jié)點位置優(yōu)化問題,在文獻[3]中,研究了基于移動機器人的節(jié)點部署算法—假設(shè)節(jié)點均具有準確定位能力,利用已有信息部署后續(xù)節(jié)點。但由于依次部署會導(dǎo)致較長延時,因此不具有普遍性。文獻[4-5]中提出了改進的混合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布優(yōu)化算法,文獻[6]中提出了一種基于虛擬力的節(jié)點分布優(yōu)化算法(Virtual Force Algorithm,VFA),該算法將每個傳感器節(jié)點近似為一個虛擬電荷,建立傳感器節(jié)點與目標、其他傳感器節(jié)點間的虛擬力模型,根據(jù)受力平衡,各點受到其他點的虛擬力作用,向目標區(qū)域擴散,最終達到平衡狀態(tài),從而實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)充分覆蓋。與上述其他算法相比,該算法具有更快的運算速度,在提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率性能方面表現(xiàn)突出。然而對于由固定傳感節(jié)點和移動傳感節(jié)點構(gòu)成的無線傳感網(wǎng)絡(luò),固定傳感節(jié)點對移動傳感節(jié)點的虛擬力可能會限制無線傳感網(wǎng)絡(luò)的布局優(yōu)化。針對上述問題,本文結(jié)合灰狼算法和虛擬力算法,提出了一種虛擬導(dǎo)向的改進灰狼算法。

灰狼算法作為一種新型智能進化算法,已經(jīng)被證明與粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)相比性能更優(yōu),同時具有模型簡單、參數(shù)設(shè)置較少、尋優(yōu)性能較好等優(yōu)點,但與其他算法一樣,灰狼算法也存在探索和開發(fā)能力難以協(xié)調(diào)、求解精度低等缺點。因此,本文將基本灰狼算法與Logistic序列變異、干擾粒子相結(jié)合,從而在平衡灰狼群體探索和開發(fā)能力的同時,增強種群多樣性,提高收斂精度。

采用虛擬力改進灰狼算法的狼群包圍策略,指導(dǎo)頭狼帶領(lǐng)包圍進攻方向,加快算法收斂。該策略既避免了虛擬力算法導(dǎo)致的移動傳感節(jié)點優(yōu)化約束,又使灰狼算法有目的的向擴大覆蓋率和目標監(jiān)測率的方向進化。

1 GWO算法優(yōu)化WSN覆蓋基本原理

4.2 測試結(jié)果數(shù)據(jù)比較

從仿真及數(shù)據(jù)比較圖中可以看出,無論是灰狼算法還是改進灰狼算法,相較于粒子群算法在收斂速度方面明顯提高,并且虛擬導(dǎo)向的改進灰狼算法與其他兩種算法相比,覆蓋率明顯提高,收斂精度較高,收斂速度快,性能較穩(wěn)定,魯棒性較好。

5 結(jié) 語

無線傳感網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化有利于改善網(wǎng)絡(luò)性能,提高網(wǎng)絡(luò)有效覆蓋率,本文提出一種用于無線傳感網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化的虛擬導(dǎo)向改進灰狼算法,采用概率測量模型評價網(wǎng)絡(luò)性能,以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的有效覆蓋率為目標,在對基本灰狼算法改進其探索和局部開發(fā)能力,提高其收斂精度的基礎(chǔ)上,更新灰狼位置時引入虛擬導(dǎo)向策略,指導(dǎo)灰狼種群進化,提高收斂速度和精度。實驗表明,虛擬導(dǎo)向的改進灰狼算法能有效實現(xiàn)無線傳感網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化,收斂精度更高,速度更快且魯棒性更好。

參 考 文 獻

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