本文關(guān)鍵詞：基于粒子群算法的組網(wǎng)優(yōu)化問題研究

  更多相關(guān)文章： 無線傳感器網(wǎng)絡 分簇算法 路由算法 能量高效性 粒子群算法

【摘要】：無線傳感器網(wǎng)絡是由部署在指定區(qū)域內(nèi)的若干傳感器節(jié)點通過運行相關(guān)組網(wǎng)算法構(gòu)成的分布式無線網(wǎng)絡,是當今網(wǎng)絡研究領(lǐng)域一個重要的研究課題。由于無線傳感器網(wǎng)絡的運行環(huán)境較為惡劣,且其能量嚴重受限,因此設(shè)計出具有能量高效性的組網(wǎng)算法是解決無線傳感器網(wǎng)絡能量供應限制的首要目標。本文首先介紹了無線傳感器網(wǎng)絡的應用領(lǐng)域、研究現(xiàn)狀和相關(guān)概念。分析了現(xiàn)階段同構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡的組網(wǎng)算法及其不足,在此基礎(chǔ)上設(shè)計了一種基于高效編碼方案的粒子群分簇組網(wǎng)算法。最后結(jié)合網(wǎng)絡的實際工作背景對算法進行仿真,分析了該算法的收斂速度和組網(wǎng)性能。針對無線傳感器網(wǎng)絡研究中如何實現(xiàn)整個網(wǎng)絡的最優(yōu)分簇和延長網(wǎng)絡生存期的問題,該組網(wǎng)算法以延長網(wǎng)絡生存期、實現(xiàn)各節(jié)點能耗平衡和提高網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸效率為目標函數(shù),將網(wǎng)絡部署問題轉(zhuǎn)化為非線性規(guī)劃問題,并利用粒子群算法進行求解。仿真結(jié)果說明算法解決了無網(wǎng)關(guān)節(jié)點的同構(gòu)傳感器網(wǎng)絡分簇形成和簇頭選擇問題,使各節(jié)點能耗更加平衡且高效,延長了網(wǎng)絡生存期。針對基于標準粒子群算法的組網(wǎng)方案在求解優(yōu)化問題過程中的不足,本文在此基礎(chǔ)上改進了標準粒子群算法中個體粒子的迭代更新策略,對整個種群執(zhí)行子群劃分操作,使各粒子在搜索過程中不但能夠參考全局最優(yōu)解和個體最優(yōu)解,還能夠參考其所在子群的全局最優(yōu)解,基于這一思路設(shè)計出多簇群協(xié)同進化粒子群優(yōu)化算法(CEBCPSO)。該組網(wǎng)算法改進原始算法的初始解生成策略、粒子更新策略并結(jié)合最優(yōu)分簇理論進行分簇操作和路由搜索。通過與標準粒子群算法進行仿真對比,分析了改進型粒子群算法的收斂性、能耗高效性和網(wǎng)絡生存期改善情況。最后根據(jù)實際項目需求,以嵌入式開發(fā)板作為無線傳感器終端建立一個含有若干節(jié)點的無線傳感器網(wǎng)絡,將設(shè)計的組網(wǎng)算法進行了仿真實驗,實驗結(jié)果表明算法能夠?qū)o線網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)傳輸進行有效控制。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡 分簇算法 路由算法 能量高效性 粒子群算法
【學位授予單位】：沈陽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5;TP212.9;TP18
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 研究背景與意義12
• 1.2 無線傳感器網(wǎng)絡研究分類和研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡研究分類12-13
• 1.2.2 無線傳感器網(wǎng)絡研究熱點13-14
• 1.2.3 研究現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)14-16
• 1.3 本文研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)16-17
• 第2章 無線傳感器網(wǎng)絡路由問題綜述17-29
• 2.1 無線傳感器網(wǎng)絡概述17-20
• 2.1.1 無線傳感器網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)17-19
• 2.1.2 無線傳感器網(wǎng)絡的基本特點19-20
• 2.2 無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議分類20-23
• 2.3 無線傳感器網(wǎng)絡分簇路由協(xié)議23-24
• 2.3.1 分簇路由的特點23
• 2.3.2 分簇路由協(xié)議的實現(xiàn)23-24
• 2.4 建立高能效無線傳感器網(wǎng)絡路由協(xié)議的關(guān)鍵措施24-25
• 2.5 無線傳感器網(wǎng)絡生存期25
• 2.6 帶有無線傳感器網(wǎng)絡生存期優(yōu)化思想的路由協(xié)議實例25-28
• 2.6.1 能量感知路由協(xié)議（Energy Aware Routing - EAR協(xié)議）25-27
• 2.6.2 低功耗自適應分簇路由協(xié)議（Low Energy Adaptive clusteringHierarchy - LEACH協(xié)議）27-28
• 2.7 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于粒子群算法的無線傳感器網(wǎng)絡組網(wǎng)方案與實例仿真29-43
• 3.1 問題的提出29
• 3.2 無線傳感器網(wǎng)絡系統(tǒng)模型29-32
• 3.2.1 無線傳感器網(wǎng)絡能耗分析及能耗模型29-31
• 3.2.2 網(wǎng)絡模型31-32
• 3.3 參數(shù)定義32
• 3.4 組網(wǎng)模型32-35
• 3.4.1 簇頭能耗33-34
• 3.4.2 網(wǎng)絡通信效率34
• 3.4.3 簇內(nèi)平均距離34-35
• 3.5 粒子群算法的優(yōu)化機理35-37
• 3.5.1 粒子群算法的基本思想35-36
• 3.5.2 粒子群算法運行流程36-37
• 3.6 基于粒子群算法的兩階段分簇組網(wǎng)方案37-39
• 3.6.1 初始組網(wǎng)方案中簇頭的選擇37
• 3.6.2 基于粒子群算法的組網(wǎng)方案37-39
• 3.7 仿真結(jié)果與分析39-42
• 3.8 本章小結(jié)42-43
• 第4章 基于改進粒子群算法的無線傳感器網(wǎng)絡組網(wǎng)方案與實例仿真43-61
• 4.1 標準粒子群算法的局限性43
• 4.2 粒子群算法的改進43-46
• 4.2.1 基于簇間協(xié)同進化思想改進粒子群算法43-44
• 4.2.2 多簇群協(xié)同進化粒子群算法優(yōu)化機理44-46
• 4.3 能耗分析以及最優(yōu)分簇46-48
• 4.4 基于多簇群協(xié)同進化粒子群算法的兩階段分簇組網(wǎng)方案48-51
• 4.4.1 獲得初始解49-50
• 4.4.2 基于多簇群協(xié)同進化粒子群優(yōu)化算法的組網(wǎng)方案50-51
• 4.5 基于粒子群算法的路由選擇方案51-53
• 4.5.1 路由模型51-53
• 4.5.2 基于多簇群協(xié)同進化思想的路由算法53
• 4.5.3 速度、位置更新53
• 4.6 仿真結(jié)果與分析53-60
• 4.7 本章小結(jié)60-61
• 第5章 組網(wǎng)算法在嵌入式平臺的實現(xiàn)及結(jié)果分析61-68
• 5.1 搭建無線傳感器網(wǎng)絡系統(tǒng)61-64
• 5.1.1 軟件系統(tǒng)移植61-62
• 5.1.2 網(wǎng)卡參數(shù)設(shè)置62
• 5.1.3 AODV路由協(xié)議的功能演示62-64
• 5.2 實驗測試過程及分析總結(jié)64-68
• 5.2.1 實驗過程64-67
• 5.2.2 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論68-69
• 參考文獻69-74
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文和獲得的科研成果74-75
• 致謝75-76

【參考文獻】

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3 劉廣聰;張樺;韋東麗;;一種基于Ad hoc網(wǎng)絡AODV協(xié)議的不相交節(jié)點多路徑路由算法[J];計算機應用研究;2011年02期

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本文編號：928031