本文關(guān)鍵詞： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 量子狼群進(jìn)化算法 覆蓋 多目標(biāo) 匯聚節(jié)點(diǎn)　出處：《電子與信息學(xué)報(bào)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在構(gòu)建雙層無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,匯聚層覆蓋需要考慮無重復(fù)覆蓋面積、匯聚節(jié)點(diǎn)連通性和能耗平衡這3個(gè)關(guān)鍵問題。該文將上述3個(gè)問題統(tǒng)籌為多目標(biāo)優(yōu)化難題(MOP),提出一種面向匯聚節(jié)點(diǎn)覆蓋的量子狼群進(jìn)化算法(QWPEA),選擇出候選頭狼(CLW)群體,以滑模交叉、量子旋轉(zhuǎn)門、非門變異等方法產(chǎn)生尋優(yōu)高效的下一代量子編碼人工狼。仿真結(jié)果表明,該文所提算法能夠有效減少匯聚節(jié)點(diǎn)數(shù),提高匯聚層結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性,并平衡網(wǎng)絡(luò)能耗,適于大范圍,大規(guī)模傳感器節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)部署環(huán)境。在800 m×800 m面積部署傳感器節(jié)點(diǎn)達(dá)到1000個(gè)時(shí),匯聚有效覆蓋率較MOPSO,NSGA-II算法分別高29.55%和25.93%,匯聚通信能耗率分別高15.27%和18.63%,匯聚占通率分別低14.01%和15.46%。
[Abstract]:In the construction of two-layer wireless sensor networks, the convergence layer coverage needs to consider the coverage area without repetition. The connectivity and energy balance of convergence nodes are three key problems. In this paper, the above three problems are integrated into the multi-objective optimization problem, and a quantum wolf swarm evolutionary algorithm (QWPEAA) for convergence node coverage is proposed, and the candidate CLW population is selected. Sliding mode crossover, quantum rotary gate and non-gate mutation are used to generate the next generation quantum coding artificial wolf. Simulation results show that the proposed algorithm can effectively reduce the number of convergence nodes and improve the stability of convergence layer structure. And balance network energy consumption, suitable for large-scale, large-scale sensor node network deployment environment. When 800m 脳 800m area deployment sensor nodes reach 1000, The convergent effective coverage is 29.55% and 25.93 higher than that of MOPSON NSGA-II, the energy consumption of convergent communication is 15.27% and 18.63, and the convergent occupancy is 14.01% and 15.466.The convergent effective coverage is higher than that of MOPSON NSGA-II, respectively.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣自動(dòng)化與信息工程學(xué)院;天津市公安消防局;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61571318) 青海省科技項(xiàng)目(2015-ZJ-904) 海南省科技項(xiàng)目(ZDYF2016153)~~
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

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本文編號(hào)：1512651