《電子技術(shù)應用》
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一種無線傳感器網(wǎng)絡中的目標覆蓋優(yōu)化算法
2020年電子技術(shù)應用第7期
徐夢穎，盧 毅，周 杰
石河子大學 信息科學與技術(shù)學院，新疆 石河子832000
摘要： 為了優(yōu)化無線傳感器網(wǎng)絡中成功監(jiān)測到的目標個數(shù)，設計了目標覆蓋模型，提出了改進的混沌免疫混合蛙跳算法(Improved Chaotic Immune Shuffled Frog Leaping Algorithm，ICISFLA)。該算法使用混沌序列對種群進行編碼，從而增加種群的多樣性；使用免疫算子將種群中適應度較高的個體保留至下一代；使用變異算子改進種群中適應度最低青蛙的學習機制，從而改善局部最優(yōu)解和全局最優(yōu)解。為了驗證該算法的性能，將該算法與粒子群算法、遺傳算法進行比較。仿真結(jié)果顯示，與其他兩種算法相比，ICISFLA的收斂速度更快，被成功監(jiān)測到的目標數(shù)量顯著增加。
中圖分類號： TN925
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.200029
中文引用格式： 徐夢穎，盧毅，周杰. 一種無線傳感器網(wǎng)絡中的目標覆蓋優(yōu)化算法[J].電子技術(shù)應用，2020，46(7)：94-98.
英文引用格式： Xu Mengying，Lu Yi，Zhou Jie. An optimization algorithm for target coverage in wireless sensor networks[J]. Application of Electronic Technique，2020，46(7)：94-98.
An optimization algorithm for target coverage in wireless sensor networks
Xu Mengying，Lu Yi，Zhou Jie
College of Information Science and Technology，Shihezi University，Shihezi 832000，China
Abstract： In order to optimize the number of successfully monitored targets in WSNs, a target coverage model is designed and an improved chaotic immune shuffled frog leaping algorithm(ICISFLA) is proposed. The chaotic sequence is used to initialize the frogs to increases the diversity of the population. The immune operator is used to select individuals with higher fitness in the population to inherit to the next generation. The mutation operator is used to improve the learning mechanism of the frog with the lowest fitness in the population. Moreover, the local optimal solution and the global optimal solution can be improved. In order to verify the performance of the proposed algorithm, it is compared with the particle swarm optimization(PSO) and genetic algorithm(GA). The simulation results show that the proposed algorithm has a faster convergence speed than GA and PSO. The number of successfully monitored targets optimized by ICISFLA has increased dramatically.
Key words : wireless sensor networks(WSNs)；target coverage；shuffled frog leaping algorithm；chaos；immune

0 引言

    目前環(huán)境監(jiān)測對數(shù)據(jù)傳輸精度的要求越來越高，無線傳感器網(wǎng)絡(Wireless Sensor Networks，WSNs)逐漸成為了研究的熱點[1]。節(jié)點的覆蓋范圍和監(jiān)測能力決定了數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)目煽啃?，?jié)點的能耗和使用時長也影響著無線傳感器網(wǎng)絡的目標覆蓋質(zhì)量[2]。

    WSNs現(xiàn)可用于監(jiān)測地震、電磁、溫度、壓力、光強、心率、運動物體的大小、方向和速度等，可用于智能家居[3]、軍事國防[4]、醫(yī)療事業(yè)[5]、智能交通[6]、環(huán)境保護[7]等各方面，在社會生活中發(fā)揮著重要的作用。

    目標覆蓋問題是WSNs中的研究熱點問題之一[8]，WSNs中的節(jié)點具有成本低、體積小和數(shù)據(jù)處理能力快等特點，但是因為其監(jiān)測能力、監(jiān)測范圍和能量有限，需要許多傳感器節(jié)點相互合作來收集并處理信息。因此存在傳感器節(jié)點覆蓋范圍重合、覆蓋范圍內(nèi)無法同時監(jiān)測所有對象和電量耗盡等缺陷，合理的目標覆蓋方案可有效提高網(wǎng)絡壽命[9]。

    對于WSNs的目標覆蓋問題，在傳感器節(jié)點個數(shù)和能力有限的情況下，提高其監(jiān)測目標的覆蓋率和降低算法時間復雜度是提高無線傳感器網(wǎng)絡性能的關(guān)鍵所在。

    為了提升目標覆蓋率，本文提出一種改進的混沌免疫混合蛙跳算法(Improved Chaotic Immune Shuffled Frog Leaping Algorithm，ICISFLA)。該方法在傳統(tǒng)的蛙跳算法的基礎上加入了混沌算子對二進制種群進行編碼；通過免疫算子將種群中適應度較高的個體遺傳至下一代；在更新種群的過程中，改變傳統(tǒng)的青蛙跳躍的尋優(yōu)方式，采用一種基于變異算子的組內(nèi)最差個體尋優(yōu)方式，通過一定的概率使組內(nèi)最差青蛙不斷向組內(nèi)最優(yōu)青蛙靠近，從而提高種群多樣性，提高目標覆蓋率。

    在實驗中，將該算法與遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)進行了仿真對比，仿真結(jié)果表明，ICISFLA優(yōu)化過的目標覆蓋數(shù)量明顯提升。




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作者信息:

徐夢穎，盧  毅，周  杰

(石河子大學 信息科學與技術(shù)學院，新疆 石河子832000)

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