本文關(guān)鍵詞：基于微分進(jìn)化算法的井下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)布局優(yōu)化

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【摘要】：由于井下環(huán)境復(fù)雜,通常采用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)實(shí)現(xiàn)井下通信和人員定位,其中網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和網(wǎng)絡(luò)壽命是傳感器節(jié)點(diǎn)布局優(yōu)化問題研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。本文采用智能優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)的布局,以提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率和網(wǎng)絡(luò)壽命的最優(yōu)化。首先,本文采用微分進(jìn)化算法對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋模型進(jìn)行智能優(yōu)化,同時(shí)為了提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率,對(duì)微分進(jìn)化算法提出了改進(jìn)。然后根據(jù)井下環(huán)境特點(diǎn),采用Zig Bee傳感器技術(shù)作為研究對(duì)象,利用微分進(jìn)化算法對(duì)井下Zig Bee錨節(jié)點(diǎn)進(jìn)行布局優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)壽命延長的目的。本文的主要研究內(nèi)容如下:首先,對(duì)微分進(jìn)化算法的基本原理、數(shù)學(xué)模型、算法參數(shù)和算法的實(shí)現(xiàn)流程進(jìn)行了詳細(xì)闡述,針對(duì)微分進(jìn)化算法容易出現(xiàn)的問題進(jìn)行了改進(jìn)。其次簡介了人工魚群算法的相關(guān)理念�；趦煞N優(yōu)化算法對(duì)幾種基準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化測(cè)試,并分析了兩種算法的優(yōu)劣特性,為下一步微分進(jìn)化算法的改進(jìn)和借鑒做出了鋪墊。其次,對(duì)通用的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋模型和數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了介紹,分別基于微分進(jìn)化算法和基于更新后的變異操作以及參考人工魚群擁擠因子而改進(jìn)后的微分進(jìn)化算法,即人工魚群改進(jìn)微分算法(Artificial Fish Modified Differential Evolution,AFMDE)對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)布局進(jìn)行了優(yōu)化。最后,基于微分進(jìn)化算法對(duì)井下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)Zig Bee錨節(jié)點(diǎn)進(jìn)行布局優(yōu)化。首先對(duì)井下Zig Bee網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型和能量模型進(jìn)行了闡述。提出了用最小二乘法優(yōu)化的交叉線性井下錨節(jié)點(diǎn)布局方法,并將該方法與普通交叉線性錨節(jié)點(diǎn)平均布局方法進(jìn)行仿真比較,驗(yàn)證得知其有更好的節(jié)能性。最后,將AFMDE算法應(yīng)用到Zig Bee錨節(jié)點(diǎn)的布局,實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比可知,該算法能夠有效延長網(wǎng)絡(luò)壽命。綜上,基于人工魚群改進(jìn)的微分進(jìn)化算法在提高Zig Bee無線網(wǎng)絡(luò)布局覆蓋率和延長網(wǎng)絡(luò)生命周期方面有更好的優(yōu)化性能。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;TP212.9;TN929.5

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本文編號(hào)：1181724