本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：多目標(biāo)任務(wù)優(yōu)化　出處：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的入侵者選擇節(jié)點(diǎn)進(jìn)行協(xié)同攻擊的任務(wù)分配問題,本文建立以節(jié)點(diǎn)移動(dòng)距離和節(jié)點(diǎn)能耗為主的任務(wù)分配問題數(shù)學(xué)模型,利用約束條件將任務(wù)分配算法轉(zhuǎn)化為含約束條件的多目標(biāo)優(yōu)化(Multi-Objective Optimization,MOO)問題;在已有離散二進(jìn)制粒子群優(yōu)化(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)算法的基礎(chǔ)上,提出基于慣性權(quán)值冪律策略的離散二進(jìn)制粒子群優(yōu)化(Power-law Distribution Binary Particle Swarm Optimization,PLD-BPSO)算法,對其慣性權(quán)值進(jìn)行改進(jìn),增強(qiáng)了算法的尋優(yōu)能力;最后使用線性加權(quán)法將基于模型的多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)尋優(yōu)問題,通過仿真驗(yàn)證了該任務(wù)分配模型和任務(wù)分配方法的理論可行性,該算法具有比標(biāo)準(zhǔn)BPSO算法更強(qiáng)的尋優(yōu)能力.
[Abstract]:In order to solve the task assignment problem of the intruders selected by intruders in the monitoring area of Wireless Sensor Network (WSNs) for wireless sensor networks, this paper establishes a mathematical model of task assignment, which is based on the moving distance and energy consumption of the nodes. The task assignment algorithm is transformed into Multi-Objective Optimization (MOO) problem by using constraint conditions, and based on the existing discrete binary Particle Swarm Optimization (BPSO) algorithm, a new algorithm is proposed to solve the problem, which is called binary binary Particle Optimization (BPSO) algorithm, which is based on the existing discrete binary Particle Swarm Optimization (Dbinary Particle Swarm Optimization) algorithm. A discrete binary particle swarm optimization (PSO) algorithm based on the power law of inertia weight is proposed. The power law of inertia weight is improved to enhance the optimization ability of the algorithm. Finally, the linear weighting method is used to transform the multi-objective problem based on the model into a single-objective optimization problem. The theoretical feasibility of the task assignment model and the task assignment method is verified by simulation. The algorithm has a stronger ability to optimize than the standard BPSO algorithm.
【作者單位】： 西安航空學(xué)院電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61401499)資助 陜西省教育廳專項(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目(16JK1395)資助
【分類號】：TN929.5;TP18;TP212.9

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本文編號：1611824