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《WSN中節(jié)點(diǎn)分布的協(xié)方差矩陣自適應(yīng)優(yōu)化策略.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、2016正儀表技術(shù)與傳感器2016第2期InstrumentTechniqueandSensorNo．2WSN中節(jié)點(diǎn)分布的協(xié)方差矩陣自適應(yīng)優(yōu)化策略張夢(mèng)蓓，喬帥(太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院，山西太原030024)摘要：針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)中傳感器節(jié)點(diǎn)的分布優(yōu)化問(wèn)題，提出了一種基于協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略(CMA—ES)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布優(yōu)化方法。首先，以最大化網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域覆蓋率為目標(biāo)建立問(wèn)題的求解模型，然后，采用CMA—Es算法對(duì)模型求解得到網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)位置分布方案。仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明：CMA—ES算法可以很好地解決無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的分布優(yōu)化問(wèn)題，相比于傳統(tǒng)遺傳
2、算法、基本粒子群算法和差分進(jìn)化算法，表現(xiàn)出較快的尋優(yōu)速度和更高的區(qū)域覆蓋率。關(guān)鍵詞：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；協(xié)方差矩陣自適應(yīng)進(jìn)化策略；分布優(yōu)化；區(qū)域覆蓋率中圖分類(lèi)號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1002—1841(2016)02—0080—03CovarianceMatrixAdaptationOptimizationBasedNodeDistributioninWirelessSensorNetworksZHANGMeng—bei，QIAOShuai(CollegeofInformationEngineering，TaiyuanUniversityofTechno
3、logy，Tmyuan030024，China)Abstract：AimingatthenodedistributionoptimizationproblemofWirelessSensorNetworks(WSNs)，thenamethodfornet—worknodedistributionoptimizationbasedonCovarianceMatrixAdaptationEvolutionStrategy(CMA—ES)wasproposed．Firstly，forthegoalofmaximizingnetworkareacoveragerate，t
4、hesolvingmodelwasestablished，andthenthemodelwassolvedusingCMA—ESalgorithm，andtheoptimalnodedistributionschemeforWSNswasgot．SimulationcomparativeexperimentsshowthatCMA—ESalgorithmcaneficientlysolvethedistributionoptimizationproblemofwirelesssensornetworknode，comparingwithtraditionalgen
5、eticalgorithm，particleswarmoptimizationalgorithmanddifferentialevolutionalgorithm，andCMA—ESachievesfasteroptimiza—tionspeedandhigherareacoveragerate．Keywords：wirelesssensornetworks；covariancematrixadaptationevolutionstrategy；distributionoptimization；areacoveragerate0引言的進(jìn)行，DE中個(gè)體之間的差異不斷
6、減小，使得算法很容易陷入無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)由大量的低耗、廉價(jià)、微型的傳感器節(jié)局部最優(yōu)。這些不足均在一定程度上限制了它們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)點(diǎn)組成，各傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)信息感知與相互通信完成各項(xiàng)監(jiān)測(cè)分布覆蓋優(yōu)化中的應(yīng)用范圍。任務(wù)，在眾多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。其中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化部署一協(xié)方差自適應(yīng)進(jìn)化策略。(CMA-ES)是Hansen等提出的直是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，主要表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)覆一種優(yōu)秀進(jìn)化算法，具有收斂速度快、全局性能好等優(yōu)點(diǎn)，特別蓋問(wèn)題，尤其是區(qū)域覆蓋問(wèn)題，要求通過(guò)合理地分配傳感器適用于解決復(fù)雜的實(shí)值非線性優(yōu)化問(wèn)題。為了提高無(wú)線節(jié)點(diǎn)在監(jiān)控區(qū)域的分布，使得網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域覆蓋率最
7、大化，從而傳感器網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域覆蓋率，本文提出基于CMA-ES算法的傳感降低網(wǎng)絡(luò)能耗，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。器節(jié)點(diǎn)分布優(yōu)化方法，并通過(guò)仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的優(yōu)目前，針對(duì)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署存在的眾多問(wèn)題，眾多學(xué)者利用化性能。進(jìn)化類(lèi)算法對(duì)無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)分布覆蓋問(wèn)題進(jìn)行了深入1無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分布優(yōu)化模型研究。其中，文獻(xiàn)[5]提出了基于遺傳算法(GA)的優(yōu)化覆蓋機(jī)1．1二元感知模型制，利用GA的并行搜索能力，得到了充分覆蓋區(qū)域的近似最優(yōu)為簡(jiǎn)單起見(jiàn)，本文考慮二元感知模型。假設(shè)某二維監(jiān)控平面節(jié)點(diǎn)集；文獻(xiàn)[6]提出了基于粒子群優(yōu)化算法(PSO)的傳感器被離散為mXn個(gè)像素，如圖1所示
8、，每個(gè)像素
