【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)系統(tǒng)是由大量成本較低的傳感器節(jié)點(diǎn)通過(guò)自組織或多跳的形式構(gòu)成的,用于監(jiān)測(cè)目標(biāo)區(qū)域并采集所需數(shù)據(jù)。WSN系統(tǒng)通常需要執(zhí)行一些計(jì)算量較大的任務(wù),而單個(gè)節(jié)點(diǎn)的能量和資源有限,并且一旦這些節(jié)點(diǎn)被部署,人類(lèi)將無(wú)法干預(yù),所以,網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量成為了限制WSN生命周期的主要因素,如何減少節(jié)點(diǎn)的能量消耗一直是WSN中的研究熱點(diǎn)。同時(shí),WSN是面向特定任務(wù)的應(yīng)用型網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),可用于環(huán)境數(shù)據(jù)采集、災(zāi)害預(yù)警、戰(zhàn)地監(jiān)測(cè)等場(chǎng)景,這對(duì)處理任務(wù)的實(shí)時(shí)性要求很高,如何確保任務(wù)能夠被實(shí)時(shí)、快速地完成同樣成為WSN研究的一個(gè)熱門(mén)課題。另外,隨著信息化技術(shù)的發(fā)展,人們所需采集信息的種類(lèi)也隨之增加,導(dǎo)致組成WSN的傳感器節(jié)點(diǎn)類(lèi)型更為繁多。WSN會(huì)被用來(lái)處理組成結(jié)構(gòu)復(fù)雜的任務(wù),我們稱(chēng)之為復(fù)雜任務(wù),這些復(fù)雜任務(wù)通常由多種類(lèi)型的資源請(qǐng)求組成,需要不同類(lèi)型的傳感器協(xié)作完成,因此,如何使WSN在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命、提高任務(wù)分配效率,成為了本文研究的主要問(wèn)題。本文主要在基于重疊分簇及自適應(yīng)聯(lián)盟的WSN下進(jìn)行復(fù)雜任務(wù)分配機(jī)制的研究:(1)基于重疊分簇網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜任務(wù)分配方面�，F(xiàn)有的在分簇網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行任務(wù)分配的方法使得任務(wù)只能在單個(gè)簇中被執(zhí)行,而在單個(gè)簇內(nèi),傳感器節(jié)點(diǎn)的能量和數(shù)量有限,并不能充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)的性能。針對(duì)上述問(wèn)題,我們?cè)诒疚闹刑岢鲆环N在重疊分簇的WSN中進(jìn)行復(fù)雜任務(wù)分配的算法。該算法先將網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重疊分簇,并將待分配的復(fù)雜任務(wù)分解成多個(gè)子任務(wù),然后用適應(yīng)度函數(shù)為這些子任務(wù)匹配合適的節(jié)點(diǎn),最后對(duì)這些子任務(wù)進(jìn)行分配。在傳統(tǒng)的分簇網(wǎng)絡(luò)中,任務(wù)分配只能在單個(gè)簇中進(jìn)行,而在重疊分簇網(wǎng)絡(luò)中,部分傳感器節(jié)點(diǎn)可能同時(shí)屬于多個(gè)簇,在任務(wù)分配過(guò)程中利用這類(lèi)節(jié)點(diǎn),使簇與簇之間進(jìn)行協(xié)作,從而提高復(fù)雜任務(wù)被成功分配的幾率。仿真結(jié)果表明,該算法能夠顯著降低網(wǎng)絡(luò)能量消耗、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命時(shí)間、均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載,并且能夠保證任務(wù)的時(shí)效性。(2)基于自適應(yīng)聯(lián)盟形成的復(fù)雜任務(wù)分配方面。在分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)中,通常需要多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)組成聯(lián)盟來(lái)完成一些復(fù)雜任務(wù)。由于通信和計(jì)算能力的限制,一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)不可能直接與所有其他傳感器節(jié)點(diǎn)都建立聯(lián)盟。在MAS中,大多數(shù)已有的聯(lián)盟形成研究同樣忽略了這一問(wèn)題,那些研究并沒(méi)有提供明確的說(shuō)明,或者假設(shè)傳感器節(jié)點(diǎn)處于完全連接的網(wǎng)絡(luò)中,而這在實(shí)際應(yīng)用中并不可取。同時(shí),在任務(wù)分配策略上,之前的研究都是以第一個(gè)被分配到任務(wù)的節(jié)點(diǎn)為中心,然后以遍歷的方式由近及遠(yuǎn)尋找具備完成剩余子任務(wù)的節(jié)點(diǎn),但是這些節(jié)點(diǎn)的性能并不能得到保證,尤其是在并行任務(wù)分配的時(shí)候,出現(xiàn)死亡節(jié)點(diǎn)和任務(wù)分配失敗的概率更大。為了充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)的性能、減少傳感器節(jié)點(diǎn)能量的消耗、均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、提高任務(wù)分配效率,本文提出了一種基于自適應(yīng)聯(lián)盟形成的復(fù)雜任務(wù)分配機(jī)制,在任務(wù)分配過(guò)程中,節(jié)點(diǎn)會(huì)收到多個(gè)盟主的任務(wù)協(xié)作請(qǐng)求,該機(jī)制允許節(jié)點(diǎn)對(duì)這些請(qǐng)求進(jìn)行評(píng)估,動(dòng)態(tài)地調(diào)整與這些聯(lián)盟的關(guān)系。基于雙向選擇機(jī)制,節(jié)點(diǎn)與聯(lián)盟之間可以相互評(píng)估、選擇,然后不斷地調(diào)整聯(lián)盟結(jié)構(gòu),最終針對(duì)任務(wù)形成合適的聯(lián)盟。最后,仿真實(shí)驗(yàn)證明了該算法的優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212.9
【圖文】：

雖然該算法提高了任務(wù)分配的可靠性，降點(diǎn)的能量損耗。但是，該算法只能進(jìn)行簡(jiǎn)單任務(wù)的分任務(wù)超出節(jié)點(diǎn)的能力范圍時(shí)，那么該任務(wù)的備份也極法中，由于部分任務(wù)的備份采用的是積極模式，與損耗。同時(shí)，ＦＴＡＯＡ算法基于離散粒子群優(yōu)化算法，迭一些實(shí)時(shí)性要求較高的任務(wù)。逡逑法分析和總結(jié)逡逑配方法［＆２４１中，通常對(duì)于傳感器節(jié)點(diǎn)和任務(wù)的類(lèi)型沒(méi)在能量充足的條件下，就可以完成系統(tǒng)分配給其的任務(wù)對(duì)簡(jiǎn)單任務(wù)的分配，即任務(wù)由單一類(lèi)型的資源請(qǐng)求組感知能力在現(xiàn)代傳感器網(wǎng)絡(luò)中是必不可少的。傳感器息，如同時(shí)獲取溫度、氣壓、濕度等信息，壓力信息和采集一種類(lèi)型的信息，就需要不同類(lèi)型的傳感器部

的拓?fù)涔芾頇C(jī)制下，網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)可以劃分為簇頭節(jié)點(diǎn)和簇成一定的算法機(jī)制選取某個(gè)節(jié)點(diǎn)作為簇頭，用于管理或控制整個(gè)員節(jié)點(diǎn)之間的工作，負(fù)責(zé)族內(nèi)信息的收集和數(shù)據(jù)的融合處理以由機(jī)制具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)Ｉ３１１：逡逑成員節(jié)點(diǎn)大部分時(shí)間可以關(guān)閉通信模塊，由簇頭構(gòu)成一個(gè)更上的長(zhǎng)距離路由轉(zhuǎn)發(fā)。這樣既保證了原有覆蓋范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)通信，絡(luò)能量；逡逑頭融合了簇成員的數(shù)據(jù)之后再進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，減少了數(shù)據(jù)通信量，員節(jié)點(diǎn)的功能比較簡(jiǎn)單，無(wú)須維護(hù)復(fù)雜的路由信息，這大大減數(shù)量，減少了通信量；逡逑簇拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)便于管理，有利于分布式算法的應(yīng)用，可以根據(jù)系，具有較好的可擴(kuò)展性，適合大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)；逡逑

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