面向二维与三维复杂部署环境的WSN覆盖优化算法研究

发布时间：2024-03-22 20:02

　　随着5G与物联网的发展,无线传感器网络(WSN)在医疗健康、环境监测和工业领域有着广泛的应用,而覆盖优化是WSN的一个最基本问题。除此之外,网络能耗、网络二次部署成本也是网络部署中不容忽视的关键点。本文讨论了在二维平面和三维曲面复杂部署环境下的WSN覆盖优化问题,并分别设计了相应的部署算法。针对在二维平面内部署网络的问题,根据网络部署是否考虑节点能耗,可分为城区和森林两种部署场景,并在花朵授粉算法(FPA)的基础之上分别提出了两种改进的FPA用于两种场景下的WSN部署。而在三维曲面部署时,基于灰狼优化算法(GWO)提出了增强型灰狼优化算法(EGWO)以优化网络覆盖。对此,本文的主要创新之处和成果如下:(1)在二维平面的WSN部署优化中,本文的网络部署工作是将多批异构节点部署在含有障碍物的监测区域内。城区部署仅需最大化网络覆盖,而森林部署环境下,除覆盖问题之外,还得考虑最小化网络能耗和二次部署成本。为优化这两种部署模型,基于FPA分别提出了改进的花朵授粉算法(IFPA)和基于非支配排序的多目标花朵授粉算法(NSMOFPA)。首先,在IFPA中,为改善原有算法收敛速度慢、精度不够高的不足,...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.6a收敛因子Tent映射在本文主要用于IFPA中的两个

第三章两种改进FPA在WSN的二维平面覆盖中的应用25表示第次循环的值，+1表示第+1次循环得到的值。假设第一次循环产生的随机数为=0.1999，=2000。循环完成后，得到的混沌序列如图3.7所示，即花朵个体的位置。从图中可知，花朵种群较丰富，有利于算法后期的搜索。图3.6a收....

图3.7Tent映射图

第三章两种改进FPA在WSN的二维平面覆盖中的应用25表示第次循环的值，+1表示第+1次循环得到的值。假设第一次循环产生的随机数为=0.1999，=2000。循环完成后，得到的混沌序列如图3.7所示，即花朵个体的位置。从图中可知，花朵种群较丰富，有利于算法后期的搜索。图3.6a收....

图3.9拥挤程度示意图

第三章两种改进FPA在WSN的二维平面覆盖中的应用262010fa1fa2cb1cb2110221101002te1te221201022be11022图3.8交叉示意图图3.9拥挤程度示意图图3.8为贪心交叉策略示意图，通过贪心交叉策略，使其它个体有了最佳个体的部分变量，而任意....

图3.10WSN的初始化部署

第三章两种改进FPA在WSN的二维平面覆盖中的应用32部分节点，从而改善了较差部署方案的网络覆盖率。在第20代之前，所有算法的收敛速度较快。采用精英策略的GA在早期收敛速度更快，但是由于其种群多样性的减少，迭代后期的收敛速度下降且优化精度较低。PSO在迭代早期收敛较快，但在迭代后....

本文编号：3934888