【CN110062390A】基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法【专利】
基于改进蜂群算法无线传感器感知节点部署优化
基于改进蜂群算法无线传感器感知节点部署优化
袁浩
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2010(027)007
【摘要】提出了一种基于改进蜂群算法的无线传感器感知节点部署优化方法,以网络覆盖率为目标函数,将传感器感知节点部署问题形式化为组合优化问题,并采用分层机制对基本蜂群算法进行改进.仿真实验结果表明,本方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署,并能降低网络能耗,提高网络的整体覆盖率.
【总页数】3页(P2704-2705,2708)
【作者】袁浩
【作者单位】重庆邮电大学,电子商务与现代物流实验室,重庆,400065
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于改进粒子群算法的三维无线传感器网络节点部署算法 [J], 文森;张聚伟
2.基于改进人工蜂群算法的集成网络节点部署优化 [J], 杨新华;薛健;王彦龙
3.基于感知概率的无线传感器网络节点部署算法 [J], 李强懿;马冬前;张聚伟
4.基于改进正弦余弦算法的无线传感器节点部署优化 [J], 何庆;徐钦帅;魏康园
5.基于能量感知的无线传感器网络宿节点部署算法 [J], 王勇智;戴华;严权峰
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
无线传感器网络的部署与优化经验总结
无线传感器网络的部署与优化经验总结无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布在空间中的互相连接的微型传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够自组织、自动部署，通过无线通信传输信息，广泛应用于环境监测、农业、医疗、交通等领域。
在实际应用中，部署和优化无线传感器网络是十分关键的。
本文将以此为主题，分享我的部署与优化经验总结。
一、传感器节点的部署无线传感器网络节点的部署位置直接影响网络性能和数据采集质量。
具体的部署步骤如下：1. 网络规划：根据实际应用需求，确定网络的部署范围和区域，并进行网络拓扑规划。
合理的网络规划能够提高网络的覆盖范围和数据传输效率。
2. 节点密度：根据实际环境和传感需求，合理确定传感器节点的密度。
重要区域可以增加节点密度，提高数据采集的精确度和可靠性。
3. 能量消耗均衡：为了延长无线传感器网络的寿命，应该避免节点能量消耗不均衡的情况。
可以根据传感器节点的能量剩余情况，合理调整节点的能量消耗速率或采用能量均衡算法来优化网络寿命。
4. 路径选择：在部署过程中，需要考虑传感器节点之间的通信路径。
选择节点之间最短且无干扰的路径能够提高通信质量和网络响应速度。
5. 部署方式优化：根据实际场景，可以尝试不同的部署方式来优化网络性能。
例如，采用分簇部署方式可以有效降低能量消耗和网络负载。
二、信号传输与能量优化无线传感器网络的信号传输和能量消耗是网络性能的重要方面。
以下是一些相关优化经验：1. 信号干扰和碰撞：在无线传感器网络中，信号干扰和碰撞是常见的问题，容易导致数据丢失和网络性能下降。
可以通过合理规划网络拓扑结构，使用碰撞避免协议（如CSMA/CA）和消息传递协议来减少信号干扰和碰撞。
2. 数据压缩与聚合：在传感器网络中，有很多重复和冗余的数据。
通过数据压缩和聚合，可以减小数据传输量和能量消耗。
例如，使用差分编码和数据统计算法可以有效降低数据量。
3. 路由优化：路由是无线传感器网络中至关重要的一部分。
基于群体智能算法的无线传感器网络部署优化技术研究
基于群体智能算法的无线传感器网络部署优化技术研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是指由大量分布于空间中的无线传感器节点组成的网络。
它具有自组织、自适应、低成本等特点，因此在许多领域都有着广泛的应用前景，比如环境监测、智能交通、安防监控等。
而在构建一个高效可靠的传感器网络时，如何合理地部署节点是一个非常重要的问题。
本文将介绍基于群体智能算法的无线传感器网络部署优化技术研究。
一、无线传感器网络节点部署传感器节点的部署决定了网络的性能。
节点的部署分为随机部署、规则部署和优化部署。
随机部署简单粗暴，但极难保证网络的平衡性；规则部署有利于保证节点的均匀覆盖，但会造成网络的过分分散和冗余；优化部署则是基于算法优化的节点部署方式。
（一）基于遗传算法的节点部署遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传规律的优化算法，用来求解函数最大值（最小值）问题。
在节点部署中，GA被用来优化传感器节点的数量和位置。
GA将节点分为3类，分别为数据节点、覆盖节点和传输节点，通过考虑节点的覆盖范围、能量和连接关系，为每个节点选择一个适合的位置。
但是遗传算法在大规模网络中应用时，需要大量的计算和空间资源，因此算法的优化和改进是必不可少的。
（二）基于蚁群算法的节点部署蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACO）是一种基于蚂蚁寻找食物的行为模拟而来的算法。
在节点部署中，蚁群算法被用来实现节点优化部署，以达到改善覆盖度、提高能量效率等目的。
蚁群算法可以在网络中逐步寻找较优的局部解，并通过一些策略加速搜索过程，从而帮助节点得到最优位置。
（三）基于粒子群算法的节点部署粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群或鱼群行为的优化算法。
在无线传感器网络节点部署中，PSO通过优化粒子的位置和速度来调整不同节点之间的关系和均衡分布。
无线传感器网络节点部署与优化算法研究
无线传感器网络节点部署与优化算法研究无线传感器网络 (Wireless Sensor Network, WSN) 是由大量部署在监测区域内的无线传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够自组织、自配合协作，实现对监测区域内各种环境参数的实时监测和数据采集。
无线传感器网络的节点部署和性能优化是提高网络覆盖率、降低能源消耗、延长网络寿命、提高数据传输效率的重要研究方向。
节点部署是无线传感器网络中的基本问题之一。
合理的节点部署能够有效提高网络的覆盖率和监测能力。
在节点部署过程中，需要考虑监测区域的拓扑结构、节点能量消耗、通信距离等因素。
为了解决节点部署的问题，研究者们提出了一系列的节点部署算法。
其中，基于覆盖率的节点部署算法是常用的一种。
该算法以监测区域的覆盖率作为评价指标，通过确定合理的节点位置，使得监测区域内的每一点都能够被至少一个节点所覆盖。
常见的覆盖率算法包括贪心算法、最小生成树算法、虚拟力算法等。
贪心算法通过选择距离目标点最近的节点进行部署，能够在一定程度上提高网络的覆盖率；最小生成树算法和虚拟力算法则可以保证网络中的节点位置分布均匀，进而提高网络的稳定性和性能。
除了节点部署的问题之外，节点的能量消耗是无线传感器网络中的另一个重要问题。
节点能源有限，合理地管理节点能量，延长网络的寿命是提高网络性能的关键。
能量均衡算法可以有效地平衡节点的能量消耗，延长网络的寿命。
常见的能量均衡算法包括虚拟势能算法、粒子群优化算法等。
虚拟势能算法通过调整节点的能量权重来实现能量均衡，避免节点能量消耗不均匀；粒子群优化算法通过模拟粒子在解空间中的搜索来寻找最优的能量分配方案，降低节点能量消耗，延长网络寿命。
在节点部署和能量消耗的基础上，优化算法可以进一步提高无线传感器网络的性能。
优化算法是通过对网络的各项参数进行调整，实现对网络的性能优化。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
遗传算法通过模拟生物进化过程来搜索最优解，能够有效地解决节点部署和能量消耗问题；粒子群算法则模拟鸟群或鱼群中的个体学习和社会学习行为，能够在高维解空间中进行全局搜索；蚁群算法则模拟蚂蚁在搜索食物时的行为，通过信息素的传递和蒸发来实现全局最优解的搜索。
无线传感器网络中节点部署优化方法研究
无线传感器网络中节点部署优化方法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的自组织网络。
这些节点配备有感知、处理和通信能力，可以收集和传输环境中的各种信息。
节点的合理部署对于网络的性能和覆盖范围具有重要影响。
因此，研究无线传感器网络中节点部署优化方法是提高网络性能和优化资源利用的重要研究领域。
节点部署优化是指在给定的网络范围内，如何选择和放置传感器节点，以实现最佳的网络性能和覆盖要求。
为了充分利用传感器节点的能力，以下是几种常见的无线传感器网络中节点部署优化方法的研究。
一、随机部署方法随机节点部署是最简单和快速的一种方法，通过在目标区域内采用随机生成的方式部署节点。
在这种方法中，节点的部署位置没有特定的规则，可能会存在覆盖不均匀或覆盖重叠的问题。
然而，由于部署速度快，随机部署方法在应对紧急情况或临时监测任务中具有优势。
二、优化搜索算法优化搜索算法被广泛应用于无线传感器网络中的节点部署问题，其中包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
这些算法通过使用启发式搜索和自适应技术，寻找最优的节点部署方案。
例如，遗传算法模拟自然界的进化过程，通过优胜劣汰的方式不断改进节点的部署布局。
这些算法能够有效地降低能量消耗、提高网络性能，并改善覆盖范围。
三、基于拓扑控制的部署方法基于拓扑控制的部署方法主要通过调整网络的拓扑结构，达到最佳的节点部署。
其中一种常见的方法是利用虚拟势场（Virtual Force）模型，在网络范围内施加吸引力和排斥力，以使节点自动移动到合适的位置。
这种方法在保持网络覆盖均匀性的同时，能够避免节点重叠和盲区出现。
四、分簇和分层部署方法分簇和分层部署方法将网络节点划分为不同的簇或层级，通过调整节点的位置和角色分配来实现优化部署。
分簇和分层部署方法减少了节点之间的通信开销，提高了网络的能量效率和可扩展性。
另外，这些方法还能够提供更高的网络容错性，减少网络拥塞和冲突。
基于改进模型的无线传感器网络节点部署方法研究
基于改进模型的无线传感器网络节点部署方法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）由大量的低成本、低功耗、分布式感知节点组成，可以实现在无人区等特殊环境下的数据采集、信号传输、决策与控制等任务。
因此WSN在能源监测、交通管理、农业温室监测等领域广泛应用，WSN节点的部署特别重要。
本文将基于改进模型研究WSN节点部署方法。
1. 研究背景目前，传统的WSN节点部署算法主要包括随机部署、均匀网格部署和覆盖模型部署等。
这些算法虽然简单，但在节点部署效率和成本方面存在问题。
在实际应用中，WSN节点往往需要考虑多种因素，如能耗平衡、网络覆盖率、传感器密度、网络延迟等。
因此，提出了基于改进模型的WSN节点部署方法，旨在提高WSN部署效率，减少成本，保证网络可靠性和稳定性。
2. 改进模型基于改进模型的WSN节点部署方法是通过建立多参数优化模型，综合考虑多种因素并进行权衡。
节点的选取取决于能源平衡、网络覆盖率和传感器密度等因素的权重分配。
模型中的语音公式为：$$F = \sum_{i=1}^{n} W_ie_{i} $$其中，$W$为各节点因素的权重，$e_{i}$为第$i$个节点的误差指标。
该模型在进行部署选择时，通过两个关键因素进行优化。
首先，对网络中每个节点的衡量指标进行评估。
然后，对节点的合理布置进行计算，并计算节点的误差指标。
最终，通过对误差指标的汇总评估，确定合理的节点部署方式。
3. 节点部署案例研究以下是一个基于改进模型的WSN节点部署实例：假设WSN要部署在一个面积为100\*100的农场中，以监测土壤中的湿度。
在实际操作中，除了平面均匀部署外，还应考虑防止丢失节点和降低能源消耗的因素。
节点衡量参数：节点密度、能量消耗和网络信号质量。
权重分配：0.3、0.4、0.3。
节点基于改进模型的部署方案：将30个可用的节点投放在农田中，使得各个节点间的距离大致相等，能量消耗均衡，并尽量保证网络信号质量良好。
改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化
改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化
贾润亮;张海玉
【期刊名称】《西南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(46)1
【摘要】为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题,该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法,即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimization and Harris Hawk Optimization Algorithm,ICHHO).该算法首先对黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimization Algorithm,ChOA)进行改进,使用Levy Flight来改善其探索阶段,然后设计一个更新的公式来计算猎物逃逸能量,作为开发和探索之间的选择因素.传感器节点随机部署后,将ICHHO在传感器节点上执行,按照改进策略更新个体位置信息,计算相应的适应程度,找到最优传感器位置,并根据传感器概率模型确定网络最优覆盖率.仿真结果验证了ICHHO对于解决WSN覆盖问题的适用性,与其他优化算法的对比结果显示,ICHHO在提高覆盖率方面优于其他算法.
【总页数】12页(P155-166)
【作者】贾润亮;张海玉
【作者单位】山西省财政税务专科学校信息学院;太原理工大学财经学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化研究
2.改进灰狼算法的无线传感器网络覆盖优化
3.改进算术优化算法的无线传感器网络覆盖
4.改进蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
无线传感器网络中的节点部署与优化技术研究
无线传感器网络中的节点部署与优化技术研究随着科技的发展，无线传感器网络成为了新兴的研究领域之一，被广泛应用于环境监测、农业生产等众多领域。
然而，在实际应用中，节点部署和优化技术仍然是无线传感器网络领域中的难题。
因此，在本文中，我们将深入探讨无线传感器网络中的节点部署与优化技术研究。
一、小区域节点部署针对小区域的节点部署问题，我们可以采用随机部署、等距离部署、簇形部署等常见方法。
首先，随机部署不需要事先规划节点位置，可以迅速响应环境变化。
但这种方法缺乏优化算法支持，容易出现能量浪费和覆盖率低等问题。
其次，等距离部署是一种具有规律性的部署方式。
虽然这种方法能够保证节点间距相等，但它不能提供更好的覆盖度和能量利用率。
最后，簇形部署则是一种综合上述两种方法的部署方法。
该方法将节点聚集成不同的簇，使得更少的节点可以覆盖更大的面积，同时也可大幅降低能量消耗。
二、大区域节点部署在大区域的节点部署问题上，我们可以采用虚拟基站、辅助节点和分级部署等方案来达到优化的效果。
虚拟基站是将若干个节点从虚拟基站中心向周围部署。
虚拟基站可将较大的区域分割成若干个子区域，显著提高了网络能量利用率和覆盖率。
辅助节点则是通过增加一些额外的节点来弥补节点覆盖范围不足的问题。
这种方法不仅增强了网络的传输能力，而且也能够提高原有节点的性能。
分级部署则是将传感器按照级别分类部署，更好地利用不同级别节点的能量消耗，提高了网络能量利用效率和覆盖范围并克服了节点密集时的干扰问题。
三、节点优化技术在无线传感器网络中，如何保持节点能量是一个重要的问题。
因此，我们需要采用一些特殊的节点优化技术，以提高网络运行效率和性能。
首先，动态调整节点功率是一项很有前途的技术。
通过动态调节节点功率，我们可以减少节点间的干扰，从而提高网络传输效率和覆盖范围。
其次，通信协议的优化也是一种重要的节点优化技术。
比如设计更精细的MAC协议、采用信任机制等措施都能带来更好的效果。
无线传感器网络的优化部署与数据传输技巧
无线传感器网络的优化部署与数据传输技巧无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量的分散式、自组织的传感器节点组成的网络。
这些节点能够感知环境中的各种参数并将数据传输到基站或其他节点。
在实际应用中，如智能家居、工业监测等领域，WSN起着至关重要的作用。
然而，WSN存在部署与数据传输方面的一些挑战，本文将重点介绍优化部署和数据传输技巧。
一、优化部署1.节点密度在部署WSN时，节点的密度需要合理选择。
节点密度过低会导致网络覆盖不足，无法准确感知环境；节点密度过高则会引起能量消耗过快，缩短网络寿命。
因此，在节点部署时需要根据具体的应用场景和要求进行合理的节点密度选择。
2.网络拓扑网络拓扑是指节点之间的连接方式，如星型、网状、混合等。
选择合适的网络拓扑对于优化部署至关重要。
星型拓扑适用于小范围的网络，能够提供较好的传输性能；网状拓扑适用于大范围的网络，具有较好的冗余度和健壮性。
实际部署时需要根据网络规模、通信距离等因素选择合适的拓扑结构。
3.能量均衡WSN中的节点通常使用电池供电，因此能量均衡是节点部署的重要考虑因素。
避免节点能量消耗不均衡的情况，可以延长整个网络的使用寿命。
可采取轮流启动节点的方式，使得节点能量消耗相对均衡；或者通过调整传输功率和传输距离来实现节点能量的均衡。
4.避免干扰在节点部署过程中，需要避免干扰源的存在。
干扰源会导致节点之间的通信质量下降，影响数据传输的准确性和可靠性。
因此，在部署节点时需要远离干扰源，并采取适当的干扰消除策略，如选择合适的工作信道、使用调频技术等。
二、数据传输技巧1.数据压缩由于传感器节点采集到的数据通常是冗余且存在大量的重复，通过数据压缩可以减少数据传输的量，提高网络的能效。
常用的数据压缩技术包括差值编码、哈夫曼编码、熵编码等，可以根据具体需求选择合适的压缩算法。
2.数据聚集数据聚集是指在传输过程中将相近的数据进行合并，以减少网络负载和能量消耗。
无线传感器网络中的节点部署与网络优化研究
无线传感器网络中的节点部署与网络优化研究1. 引言无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是由大量部署在感兴趣区域内的传感器节点组成的一种网络。
这些节点具有自主的感知能力和通信能力，能够通过协作完成一定的任务。
节点的部署和网络的优化是WSN研究的核心内容。
本文将从节点部署和网络优化两个方面进行详细讨论。
2. 节点部署节点部署是WSN中的重要环节，合理的节点部署可以提高网络的性能、延长网络的生命周期以及减少能源消耗。
在节点部署中，需要考虑以下因素：（1）覆盖范围：节点部署应确保整个感兴趣区域得到充分覆盖，保证网络的完整性和稳定性。
（2）能源均衡：节点的能源是有限的，为了延长网络的生命周期，应合理分配节点的能源，避免某些节点能源过早耗尽。
（3）通信质量：节点之间的通信质量决定了网络的可靠性和效率。
节点应尽量均匀分布，减少通信距离和传输功率，提高通信质量。
（4）随机性：节点部署应具有一定的随机性，以应对网络环境的动态变化和节点失效的情况。
3. 网络优化网络优化是指对WSN中的网络结构和网络传输进行优化，以提高网络的性能和可靠性。
常见的网络优化方法包括以下几个方面：（1）拓扑控制：借助拓扑控制算法，调整网络结构，如选择合适的网络连接方式和网关节点位置，减少网络拓扑结构中的瓶颈和单点故障。
（2）路由协议：设计合适的路由协议，选择优化的路由路径，提高数据传输的效率和可靠性，减少能源消耗。
（3）能源管理：通过能源管理策略，合理调度节点的能源使用，延长网络的生命周期。
（4）数据聚集：将感知到的数据进行聚集和压缩，减少数据传输量，降低网络负载，提高网络的吞吐量和能源效率。
（5）安全性保障：采用安全机制，保护节点和网络的安全，确保数据的机密性和完整性。
4. 节点部署与网络优化的重要性节点部署与网络优化对于WSN的性能和可靠性至关重要。
合理高效的节点部署能够提高网络的覆盖范围和通信质量，保证网络的全面感知能力。
基于改进蚁群算法的无线传感器网络节点部署
基于改进蚁群算法的无线传感器网络节点部署黄亮【摘要】为了降低无线传感器网络的总体能耗,保证信息的有效采集,针对无线传感器网络节点分布部署问题进行了研究,将其形式化为一个组合优化问题,以网络覆盖率为目标函数;提出了一种基于改进蚁群算法的节点优化部署方法,并对信息素扩散源搜索策略以及信息素更新方式进行改进;仿真结果表明,算法能够在监测目标区域内以相对较小的代价完成传感器网络节点的分布优化,并能降低网络的能耗,提高网络的整体覆盖率.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2010(018)009【总页数】3页(P2210-2212)【关键词】无线传感器网络;蚁群算法;节点优化;网络覆盖率【作者】黄亮【作者单位】上饶师范学院数学与计算机科学学院,江西,上饶,334001【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是当前的新兴热点研究领域[1-2]。
节点部署是无线传感器网络的关键应用技术[3]，然而WSN节点的计算和通信能力都十分有限而且大量节点的部署往往无法人为控制，因此设计高效的节点定位算法就显得十分重要[4]。
在无线传感器网络中，节点的合理分布以及网络拓扑的动态调整对于更加有效地进行信息收集、提高传感器网络的信息、收集范围以及整个网络的生存期限都具有重要的意义。
传感器节点优化具有重要的理论和应用价值。
在过去的十年里，国内外许多研究人员已经针对无线传感器网络节点分布优化问题进行了大量的研究，关于传感器的最优分布已经开展了广泛的研究，提出了很多种算法。
例如，Kammer提出的有效独立法;Salama等提出的采用模态动能作为确定传感器排序的方法;Came提出的MAC方法;基于特征值灵敏度分析的方法，很多研究基于传统遗传算法[5-6]、基于粒子群算法[7]、基于量子遗传算法[8-9]、基于蚁群算法[10]等等，优化效果不尽理想。
基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法
基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融
合算法
曹轲;谭冲;刘洪;郑敏
【期刊名称】《中国科学院大学学报》
【年(卷),期】2022(39)2
【摘要】为提高无线传感器网络数据融合精度,降低网络能耗,延长网络生存时间,提出基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法(IGWOBPDA)。
首先为平衡灰狼算法全局与局部搜索能力提出改进控制参数和动态权重更新位置的改进灰狼方案,利用改进灰狼算法对BP神经网络初始阈值和初始权值进行优化以解决数据融合中BP神经网络对初值敏感、易陷入局部最优的问题;其次考虑到无线传感网实际传输节点能耗和分簇情况,提出基于节点剩余能量参数和节点密度参数的分簇方案,通过调整参数的权重因子来适应网络数据融合传输过程中的实际情况。
仿真实验结果表明,对比BPNDA算法和GAPSOBP算
法,IGWOBPDA算法在不同数据集下有更好的数据融合精度和更快的收敛速度,并且能有效地减少数据传输量,降低节点能耗,延长网络生存时间,在不同网络规模下保持稳定性。
【总页数】8页(P232-239)
【作者】曹轲;谭冲;刘洪;郑敏
【作者单位】上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室;中国科学院大学
【正文语种】中文
【中图分类】TN919
【相关文献】
1.基于改进遗传算法的无线传感器网络数据融合方法
2.萤火虫算法优化神经网络的无线传感器网络数据融合
3.基于蚂蚁算法的无线传感器网络数据融合路由算法
4.无线传感器网络数据融合算法的改进与实现
5.基于改进灰狼算法优化BP神经网络的短时交通流预测模型
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进灰狼优化算法的无线传感器网络路由协议
基于改进灰狼优化算法的无线传感器网络路由协议
安葳鹏;邵一帆
【期刊名称】《传感技术学报》
【年(卷),期】2022(35)5
【摘要】为了提高无线传感器网络的生存时间、连通性以及网络中节点的活跃数,提出一种基于改进灰狼优化算法的分区多链无线传感器网络路由协议。
该协议采用分区成链的方法,按网络中节点密度分布,以基站为圆心将整个网络空间划分为多个
扇形环带区域,每个分区内的节点按位置分簇,每个分簇构造一条最优簇内链,同扇区各分簇间的簇头构造一条簇头链,最终通过这条链将采集到的信息朝基站方向传递。
在后续迭代过程中,采用改进的灰狼优化算法进行簇头寻优,并根据狼群与猎物的距
离以及系数向量对权重进行动态更新。
MATLAB仿真表明:改进协议相比PEGASIS(Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems)在避免长链、均衡能耗、延长网络周期等方面均有提升,能有效提高无线传感器网络的性能。
【总页数】7页(P676-682)
【作者】安葳鹏;邵一帆
【作者单位】河南理工大学计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于蚁群优化算法的无线传感器网络跨层路由协议
2.基于蚁群优化算法的无线传感器网络跨层路由协议
3.基于模拟退火算法和改进灰狼优化器的异构无线传感器网络路由协议
4.基于改进灰狼算法优化BP神经网络的无线传感器网络数据融合算法
5.基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由协议
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进的遗传算法的无线传感器网络优化布局
基于改进的遗传算法的无线传感器网络优化布局无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于感知和监测环境中的物理或化学量。
WSN在许多应用领域如环境监测、智能交通和物联网中起着至关重要的作用。
优化布局是WSN中的一个重要问题，它涉及到传感器节点在给定环境中的空间分布选择，以最大化网络的性能和覆盖范围。
本文将介绍一种基于改进的遗传算法的无线传感器网络优化布局方法。
第一部分：引言无线传感器网络布局优化是WSN设计中的关键问题之一。
合理的布局方案可以提高网络性能和能源利用效率。
传统的优化布局方法包括网络拓扑控制、传感器节点位置选择等。
然而，这些方法通常面临着计算复杂度高、局部最优解等问题。
因此，引入进化算法来解决这个问题是很有必要的。
第二部分：遗传算法概述遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然进化过程的算法，通过模拟基因的选择、交叉和变异等操作，以寻找最优解。
在优化问题中，GA能够在解空间中搜索具有较高适应度的解，并通过不断迭代的方式逐渐优化。
传统的遗传算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，因此需要进行改进。
第三部分：改进的遗传算法为了提高遗传算法在无线传感器网络优化布局中的性能，本文提出了一种改进的遗传算法。
首先，引入适应度函数，通过衡量每个布局方案的适应度来评估其优劣。
其次，采用多样性保持机制，避免算法过早陷入局部最优解。
具体而言，通过保留多样的个体解，增加遗传算法的探索能力，提高全局搜索的能力。
此外，还引入了自适应交叉和变异概率策略，以更好地平衡全局搜索和局部搜索之间的关系。
第四部分：实验与结果分析本文提出的改进遗传算法在无线传感器网络优化布局问题上进行了一系列实验。
实验结果表明，与传统的遗传算法相比，所提出的改进算法在寻找全局最优解方面具有更好的性能。
同时，通过引入多样性保持机制，算法的收敛速度也得到了改善。
无线传感器网络的部署与优化方法研究
无线传感器网络的部署与优化方法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是近年来快速发展的一种新型网络技术，它是由大量分布在监测区域内的低成本、低功耗、具有自组织能力的无线传感器节点构成的网络系统。
无线传感器网络应用广泛，例如环境监测、安防监测等领域。
无线传感器网络的部署方法和优化方法对网络性能具有重要影响。
因此，本文主要研究无线传感器网络的部署与优化方法。
一、无线传感器网络的部署方法无线传感器网络的部署方法，指的是无线传感器节点在监测区域内的布置方式。
正确合理的部署方法可以提高网络节点的分布密度，减少盲区，增强网络的可靠性和覆盖范围，延长网络的寿命，提高网络的性能和应用效果。
（一）随机部署随机部署是指无线传感器节点在监测区域内以随机方式布置。
这种方法可以有效的避免单点失效和故障节点引起的局部损失问题，但是由于缺乏规律性，可能会导致盲区出现和网络连接性差等问题。
（二）结构化部署结构化部署是指无线传感器节点在监测区域内按照一定的规律性方式进行布置，例如网格、链式和树型等结构。
这种方法可以提高网络分布的均匀性和可靠性，减小网络中的死角和覆盖盲区，提高网络的连接性以及应用性能。
（三）混合部署混合部署是指在结构化部署的基础上再进行随机布局，以综合优化网络性能和应用效果。
这种方法可以在维持规律性布局的同时，降低网络中的冗余节点和出现的盲区。
二、无线传感器网络的优化方法无线传感器网络的优化方法，指的是对网络性能、能耗和生存时间等因素进行优化的措施。
（一）能量平衡优化能量平衡优化是指通过合理的部署和调整数据传输路由，使无线传感器节点的能耗达到平衡状态。
这种方法可以减少单个节点的能量消耗，保证网络的稳定运行和寿命。
（二）信号强度优化信号强度优化是指通过调整节点之间的距离和信号传输强度，提高传输质量和网络连接性。
这种方法可以提高网络的稳定性和覆盖范围，降低信号冲突和干扰引起的性能下降问题。
无线传感器网络实验中的节点部署和信号传输优化方法
无线传感器网络实验中的节点部署和信号传输优化方法无线传感器网络（WSN）是由许多分布在特定区域内的传感器节点组成的网络。
这些节点通过无线通信与基站或其他节点进行数据交换。
节点的部署和信号传输优化是WSN中关键的问题，对于网络的性能和效果有很大影响。
一. 节点部署节点部署是指在特定区域内合理放置传感器节点的过程。
合理的节点部署可以提高网络的能力、减少能源消耗并提高节点的生命周期。
1. 节点密度控制节点密度是指每个单位区域内的节点数量。
节点密度过低会导致网络覆盖不全面，无法获取全面的数据信息；而节点密度过高则会引起节点之间的冲突和干扰。
因此，在节点部署过程中，需要根据具体的应用场景和需求来调整节点的密度，以保证网络的正常运行。
2. 节点分布均匀性节点的分布均匀性是指节点在特定区域内的位置分布是否均匀。
均匀的节点分布可以提高网络的覆盖范围，减少死角的出现，并实现全面的数据采集。
在节点部署过程中，需要考虑到地形、障碍物和环境等因素，选择合适的节点位置以实现节点的均匀分布。
二. 信号传输优化方法信号传输优化是指通过改进信号传输的方式，提高网络的性能和效果。
以下是几种常用的信号传输优化方法。
1. 路由协议优化路由协议是指在无线传感器网络中，节点之间进行数据传输时所选择的传输路径。
合理优化路由协议可以减少能量消耗，延长节点的生命周期。
常用的路由协议有集中式路由、分布式路由和混合路由等。
根据不同的应用场景和需求，选择合适的路由协议以实现信号传输的优化。
2. 功率控制方法功率控制方法是通过调整节点的发送功率来实现信号传输的优化。
合理的功率控制可以减少信号的干扰和衰减，提高节点之间的通信质量。
常用的功率控制方法有固定功率控制和自适应功率控制等。
根据网络的需求和性能要求，选择合适的功率控制方法以实现信号传输的优化。
3. 网络拓扑调整网络拓扑调整是通过调整节点之间的连接关系来实现信号传输的优化。
合理的网络拓扑可以减少数据传输的路径长度，提高数据的传输速度和效率。
无线传感器网络的节点部署与优化研究
无线传感器网络的节点部署与优化研究随着科技的发展，无线传感器网络（WSN）在许多领域得到广泛的应用。
无线传感器网络是由大量的小型无线节点组成的，这些节点负责感知和收集环境数据，并将其传输到中心节点进行处理和分析。
节点的部署和优化对于无线传感器网络的性能和效果至关重要。
因此，本文将探讨无线传感器网络节点部署和优化的研究。
首先，无线传感器网络的节点部署是指如何合理地将节点分布在感兴趣区域。
在节点部署的过程中，需要考虑以下几个关键因素。
首先是节点的密度。
节点的密度直接影响到网络的覆盖范围和数据采样的准确性。
如果节点密度过低，可能导致网络覆盖不全面或无法有效地采集到数据。
相反，节点密度过高会浪费宝贵的资源和能量。
因此，在节点部署时需要根据实际需求和资源限制来确定节点的密度。
其次是节点的位置选择。
节点的位置选择应该能够充分覆盖感兴趣区域，并确保节点之间的距离适中，以便进行有效的通信和数据传输。
对于一些特殊环境，例如复杂地形或有障碍物的区域，需要采用更加智能和灵活的节点部署策略来满足要求。
此外，节点的能量消耗也是节点部署的重要考虑因素之一。
由于大多数无线传感器节点采用电池供电，能量消耗是限制节点寿命和网络运行时间的关键因素。
因此，在节点部署过程中应该尽量避免节点过度拥挤或长距离传输数据，以减少能量消耗并延长节点的寿命。
其次，无线传感器网络的节点优化是指如何通过合理的算法和方法来优化节点的性能和网络的整体效果。
节点优化可以从多个方面进行，包括通信效率、能量利用率和网络容量等。
通信效率是衡量节点优化的一个重要指标。
通过优化节点的路由和传输协议，可以减少节点之间的通信延迟和数据丢失，提高网络的整体性能。
例如，可以采用分层路由协议，将节点分为多个层级，从而减少通信距离和节点的能量消耗。
能量利用率是优化节点的另一个关键目标。
通过采用节能的通信和工作模式，可以最大限度地减少节点的能量消耗。
例如，节点可以自适应地调整传输功率和接收灵敏度，以适应实际环境需求，并且可以通过睡眠和唤醒机制来降低能量消耗。
基于智能算法的无线传感网络节点部署优化分析
基于智能算法的无线传感网络节点部署优化分析随着无线传感网络在工业、农业、交通、城市等领域的应用逐渐增多，节点部署的优化成为了一个重要的问题。
如何通过智能算法优化节点部署，提高网络的覆盖率和稳定性，成为了一个值得探讨的课题。
一、无线传感网络节点部署的现状无线传感网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由若干个分布在待测区域内的无线传感器节点组成的。
这些节点通过通信协议相互协作，采集环境信息进行处理和传输。
目前，无线传感网络的应用越来越广泛，如可穿戴设备、智能家居、智能交通等。
节点部署是无线传感网络的关键问题之一。
当前节点部署方法主要有以下三种：1. 均匀部署：将节点均匀地分布在待测区域内，使得每个区域都能够被监测到。
但这种方法效率低，需要大量节点，且无法根据区域实际情况进行优化。
2. 静态部署：通过根据场景需求和经验预先规划好节点部署位置，再进行实际部署。
但这种方法对环境的变化不能够适应，需要重新部署。
3. 动态部署：根据实际环境情况，采用自适应、智能的方法进行节点部署，能够在保证部署效果的同时最大程度降低部署成本。
二、搜索算法在无线传感网络节点部署优化中的应用搜索算法是一种常用的优化算法，它通过不断地探索、搜索问题空间，找到最优解。
在无线传感网络的节点部署中，可以通过搜索算法来寻找最优解，以达到节点部署优化的目的。
1. 蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食的群体智能算法。
蚂蚁在觅食时，会通过分泌信息素来引导其他蚂蚁寻找食物。
蚁群算法通过模拟这个过程，来实现在无线传感网络的节点部署优化中的应用。
具体实现中，可以将每个节点看作一只蚂蚁。
蚂蚁在走的过程中，会遇到其他蚂蚁留下的信息素，如果信息素浓度较高，蚂蚁就会更倾向于选择这个方向。
通过这种方式，能够在一定程度上优化节点的部署。
2. 遗传算法遗传算法是一种基于遗传变异和自然选择的优化算法。
在无线传感网络的节点部署中，遗传算法可以用于生成更优的节点部署方案。
无线传感器网络中基于多目标优化的节点部署算法研究
无线传感器网络中基于多目标优化的节点部署算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布式无线传感器组成的网络系统，常用于监测环境参数、收集数据等应用场景中。
节点部署算法是WSN中关键的研究问题之一，它决定了网络性能的优劣以及资源利用的效率。
基于多目标优化的节点部署算法应用于无线传感器网络中，旨在同时最大化网络覆盖率、延长网络寿命以及降低网络能耗。
本文将对该算法的研究进行探讨，并分析其优势和挑战。
首先，多目标优化的节点部署算法通过综合考虑网络覆盖率、寿命和能耗等多个指标，来找到一组Pareto最优解。
传统的节点部署算法往往只关注单一目标，不能充分利用资源。
而多目标优化算法则能够在不同目标之间实现平衡，使得网络性能得到整体优化。
例如，通过在关键区域增加节点密度，可以提高网络覆盖率；通过调整节点的睡眠和工作模式，可以延长网络的寿命；通过优化节点的工作功率和传输距离，可以降低网络能耗。
因此，多目标优化算法在节点部署中有着广泛的应用前景。
其次，多目标优化的节点部署算法可以通过不同的优化算法实现。
例如，遗传算法（Genetic Algorithm，GA）通过模拟生物进化的过程，利用优胜劣汰的机制，逐步优化节点的位置和能量分配。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）则模拟了鸟群寻找食物的过程，通过追踪全局最优解和局部最优解的位置，来优化节点的位置和部署策略。
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）则模拟了蚂蚁寻找食物的行为，通过信息素的更新和信息共享来优化节点的部署。
这些算法在多目标优化问题中具有良好的性能，可以在节点部署中得到有效的应用。
然而，多目标优化的节点部署算法也面临一些挑战。
首先，算法的执行效率是一个重要的问题。
由于无线传感器网络通常包含大量节点，节点部署算法需要在有限的时间内给出解决方案。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910318340.1
(22)申请日 2019.04.19
(71)申请人 江西理工大学
地址 341000 江西省赣州市章贡区红旗大
道86号
(72)发明人 王振东 谢华茂 胡中栋 李大海
王俊岭
(74)专利代理机构 北京科亿知识产权代理事务
所(普通合伙) 11350
代理人 汤东凤
(51)Int.Cl.
H04W 16/18(2009.01)
H04W 84/18(2009.01)
H04W 4/021(2018.01)
(54)发明名称基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法(57)摘要本发明公开了基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法，应用在无线传感器网络的节点优化部署上，提升无线传感器节点的有效覆盖率，使用非线性收敛因子平衡算法前期的全局搜索及后期的局部搜索能力；加入精英策略，加快算法的收敛速度；提出动态权重策略，使得位置不佳个体的位置更新更加合理；同时，提出一种动态位置越界处理策略，增加了搜索到区域内全局最优解的可能性；引入动态变异策略增加狼群多样性，有效扩大了算法的搜索范围。
本发明的优点：解决了GWO算法后期易于陷入局部最优的难题，IGWO算法提高了无线传感器网络节点的覆盖性能，能够使用更少节点实现更高覆盖率，减少覆盖空洞，
降低了网络的部署成本。
权利要求书2页 说明书10页 附图7页CN 110062390 A 2019.07.26
C N 110062390
A
1.基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法，其特征在于：其包括以下步骤，
步骤一：开始，设置t max，并初始化狼群，t＝1；
步骤二：判断t是否小于等于t max，若否，则输出Xa，结束，若是，则进入步骤三；
步骤三：设置、更新α，A和C；
步骤四：计算灰狼的适应值且根据适应值大小分为α、β、δ和ω；
步骤五：更新ω狼的位置
步骤六：变异和越位处理，然后返回步骤二。
2.根据权利要求1所述的基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法，其特征在于：以覆盖率函数的解为适应值，迭代结束后，根据公式S＝M+M2+M3+L M n-1判断节点的连通性，在连通的基础之上，选择适应值最大的灰狼作为最终解。
3.根据权利要求2所述的基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法，其特征在于：其包括以下步骤，
步骤一:设置最大的迭代次数以及狼群个体的位置的上限和下限，并在上下限范围内初始化狼群位置；
步骤二：
根据公式
公式
和公式初始、更新α、
A1、A2、A3、C1、C2及C3；
步骤三：计算每只灰狼的适应值；
步骤四：选择适应值最高的三只灰狼为α、β、δ，余下为ω；
步骤五：
根据公式进行精英策略处理；
步骤六：
根据公式计算ω狼与α、β和δ间的距离；
步骤七：根据公式
公式
和公式X(t+1)＝w1*X1+w2*X2+w3*X3对ω狼进行位置更新。
步骤八：
根据公式
和进行权 利 要 求 书1/2页2
CN 110062390 A。