一种中继节点在无线传感网络中的部署优化方法技术

本发明专利技术公开了一种中继节点在无线传感器网络中的部署优化方法，具体步骤包括：(1)初始化算法的相关参数及产生一个初始种群；(2)采用传统遗传算法中的基因操作产生N个新个体；(3)对部分较优个体执行插入中继节点的操作；(4)对部分较优个体执行删除中继节点的操作；(5)对部分较优个体执行局部位移操作；(6)将步骤(2)到步骤(5)产生的新个体与原来的种群合并，并按照非支配排序和拥挤距离对合并后的种群排序，从中选择出最优的N个个体构成新的种群；(7)当算法满足结束条件时，优化步骤终止，否则返回步骤(2)。

【技术实现步骤摘要】
一种中继节点在无线传感网络中的部署优化方法
本专利技术涉及传感器网络领域，尤其涉及一种中继节点在无线传感器网络中的部署优化方法。
技术介绍
无线传感器网络是计算技术与通信技术相结合的产物，是一种全新的信息获取和处理技术。通常情况下无线传感网络由大量廉价的、具有感知能力和无线通信能力的传感器节点构成，可用于构成无线自组织网络并监测物理环境信息。而在现有技术中，传感器通常是由电池供电的，并且在工作过程中无法及时补充电能。因此，无线传感器有限的电能成为传感网络进一步发展和优化的一大阻碍。为了降低传感器的消耗，大多数无线传感网络都部署了中继节点。中继节点是一个具有充足电能且部署在检测区域中心用于收集附近传感器信息的一个节点。当一个传感器具有电能且可以将数据传送到数据收集节点时，则称此传感器是有效的。中继节点从传感器节点收集数据并将数据传输到数据处理中心，从而降低传感器的能耗，延长网络的整体寿命。传统的中继节点部署方法通常只考虑单一方面的需求，如最小化中继节点的数目或者最大化网络寿命等。然而，中继节点的部署同时可以影响到网络寿命、建造成本等多个方面。如何在考虑多方面利益的情况下得到最优的方法成为越来越多学者考虑的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种中继节点在无线传感器网络中的部署优化方法。本专利技术采用多目标遗传算法同时对网络的寿命和中继节点的数目进行优化，同时为了进一步的优化，引入了多层局部优化策略。本专利技术的目的能够通过以下技术方案实现：一种中继节点在无线传感器网络中的部署优化方法，具体步骤包括：(1)初始化算法的相关参数及产生一个初始种群；(2)采用传统遗传算法中的基因操作产生N个新个体；(3)对部分较优个体执行插入中继节点的操作；(4)对部分较优个体执行删除中继节点的操作；(5)对部分较优个体执行局部位移操作；(6)将步骤(2)到步骤(5)产生的新个体与原来的种群合并，并按照非支配排序和拥挤距离对合并后的种群排序，从中选择出最优的N个个体构成新的种群；(7)当算法满足结束条件时，优化步骤终止，否则返回步骤(2)。在本专利技术中，给定N个传感器和一个L×W的检测区域，为了计算网络的覆盖区域，将整个检测区域均匀离散化为w×h个小方格，通过统计被覆盖的小方格的数目来估计覆盖区域的比率，计算公式为：c＝n/(w×h)(1)其中，n表示被有效的传感器所覆盖的网络总数。为了得到最大化网络的寿命，假定传感器的能量主要消耗在接受和发送数据上。因此，对于每个传感器，将1bit的数据发送到距离为d的地方需要消耗的能量为：etran＝a+b·dv(2)其中，a和b均为与传输的介质有关的常量；v表示路径损耗系数且v∈[2,4]。每个传感器节点接收1bit的数据需要消耗的能量为：erec＝δ(3)其中，δ为一个预定义的常量。每个传感器节点感应1bit的数据需要消耗的能量为：esen＝λ(4)其中，λ为一个预定义的常量。无线传感器网络中所有的节点为：{z0,z1,z2,...,zn}(5)其中z0表示数据收集节点；z1,…,zn表示n个传感器。则传感器zi寿命的计算公式为：其中，Ei表示传感器zi的剩余能量；和分别表示传感器zi在1秒内接收数据、发送数据和感应数据的量。采用传统的最小传输能量路由树来确定各个传感器节点传送数据的路径。因此，无线传感器网络的寿命T定义为从网络开始工作到至少有一个传感器消耗完自身能量的时间间隔，表示为：T＝min{ti|i＝1,2,…,n}(7)具体地，在所述步骤(1)中，产生一个初始种群P(0)，表示为：其中，对于每个个体Ii，编码长度Di随机初始化为传感器的个数，位置向量(xij,yij)的初始化公式为：其中，L和W表示检测区域的长和宽；rand(a,b)表示a和b之间均匀分布的一个随机数。同时算法中有集合B用来保存目前为止所找到的具有最少中继节点的N个可行解。以上所得N个初始个体同时也作为集合B的初始元素具体地，所述步骤(2)中的基因操作包括选择操作、交叉操作和变异操作。选择操作采用锦标赛选择法从当前种群中选择出两个较优的个体。交叉操作将这两个个体的部分基因进行交换。变异操作对交叉后产生的两个新个体的基因进行小概率的变异。其中变异的过程按照经典多目标算法NSGA-II的方式进行。对种群初始个体重复执行基因操作直到产生N个新个体为止。具体地，所述步骤(3)通过对较优个体插入中继点的方式寻找具有更长寿命的可行解，包括：(3-1)从当前种群中随机选择一个非支配的个体Ix；(3-2)从Ix中加入一个中继节点，加入的中继节点将加载在关键节点及其后继节点上。其中，关键节点为当且仅当该节点是最早耗尽能量的节点。假设Ix的关键节点位于(sx,sy)，且其后继节点为(rx,ry)，新的中继节点将放置在这两点所构成的线段的中点，即新的中继节点的坐标为：(3-3)评估该新个体的目标函数值。对种群初始个体重复执行步骤(3)直到产生N个新个体为止。具体地，所述步骤(4)通过对较优个体删除中继点的方式寻找具有更少中继节点的可行解，包括：(4-1)从集合B中随机选择出一个可行解Ix。(4-2)从Ix中随机删除一些中继节点；其中，删除的节点数为1到M之间的随机数，M为一个预定义的常量。(4-3)评估新个体的目标函数值。对种群初始个体重复执行步骤(4)直到产生N个新个体为止。具体地，所述步骤(5)通过对较优个体执行局部位移操作来保持中继节点数目不变的条件下延长网络的寿命。对于每一个中继节点，将它的寿命与它的前驱节点进行比较。如果该节点的寿命比对应的前驱节点更短，就将该节点往对应的后继节点的方向移动一小段距离。否则就将该节点将往对应的具有最小寿命的前驱节点方向移动一小段距离。对种群初始个体重复执行步骤(5)直到产生N个新个体为止。经过步骤(2)～(5)，产生了4×N个新个体，将新个体用于更新种群和集合B：具体地，所述步骤(6)，包括：(6-1)将当前的种群和所有4×N个新个体合并。(6-2)采用快速非支配排序法和拥挤距离操作对合并后的个体集合进行排序。(6-3)将最好的N个个体被选择出来作为新的种群。(6-4)将集合B和所有4×N个新个体合并。然后根据公式(1)的值(即中继节点个数)进行排序并选择出最优的N个个体作为新的集合B。本专利技术相较于现有技术，具有以下的有益效果：本专利技术通过利用多目标的遗传算法进行建模，在最大化网络整体寿命的同时还能够进一步考虑最小化中继节点的数目。并且通过引入相关的层次化局部优化操作，能够高效地对中继节点进行部署优化。附图说明图1为本专利技术实施例中一种中继节点在无线传感器网络中的部署优化方法的具体流程图。具体实施方式下面结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细的描述，但本专利技术的实施方式不限于此。实施例如图1所示一种中继节点在无线传感器网络中的部署优化方法的流程图，具体步骤包括：(1)初始化算法的相关参数及产生一个初始种群；(2)采用传统遗传算法中的基因操作产生N个新个体；(3)对部分较优个体执行插入中继节点的操作；(4)对部分较优个体执行删除中继节点的操作；(5)对部分较优个体执行局部位移操作；(6)将步骤(2)到步骤(5)产生的新个体与原来的种群合并，并按照非支配排序和拥挤距离对合并后的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种中继节点在无线传感器网络中的部署优化方法，其特征在于，具体步骤包括：(1)初始化算法的相关参数及产生一个初始种群；(2)采用传统遗传算法中的基因操作产生N个新个体；(3)对部分较优个体执行插入中继节点的操作；(4)对部分较优个体执行删除中继节点的操作；(5)对部分较优个体执行局部位移操作；(6)将步骤(2)到步骤(5)产生的新个体与原来的种群合并，并按照非支配排序和拥挤距离对合并后的种群排序，从中选择出最优的N个个体构成新的种群；(7)当算法满足结束条件时，优化步骤终止，否则返回步骤(2)。

【技术特征摘要】
1.一种中继节点在无线传感器网络中的部署优化方法，其特征在于，具体步骤包括：(1)初始化算法的相关参数及产生一个初始种群；(2)采用传统遗传算法中的基因操作产生N个新个体；(3)对部分较优个体执行插入中继节点的操作；(4)对部分较优个体执行删除中继节点的操作；(5)对部分较优个体执行局部位移操作；(6)将步骤(2)到步骤(5)产生的新个体与原来的种群合并，并按照非支配排序和拥挤距离对合并后的种群排序，从中选择出最优的N个个体构成新的种群；(7)当算法满足结束条件时，优化步骤终止，否则返回步骤(2)。2.根据权利要求1所述的一种中继节点在无线传感器网络中的部署优化方法，其特征在于，在所述步骤(1)中，产生一个初始种群P(0)，表示为：其中，对于每个个体Ii，编码长度Di随机初始化为传感器的个数，位置向量(xij,yij)的初始化公式为：其中，L和W表示检测区域的长和宽；rand(a,b)表示a和b之间均匀分布的一个随机数；同时算法中有集合B用来保存目前为止所找到的具有最少中继节点的N个可行解；以上所得N个初始个体同时也作为集合B的初始元素。3.根据权利要求1所述的一种中继节点在无线传感器网络中的部署优化方法，其特征在于，所述步骤(2)中的基因操作包括选择操作、交叉操作和变异操作；选择操作采用锦标赛选择法从当前种群中选择出两个较优的个体；交叉操作将这两个个体的部分基因进行交换；变异操作对交叉后产生的两个新个体的基因进行小概率的变异；其中变异的过程按照经典多目标算法NSGA-II的方式进行；对种群初始个体重复执行基因操作直到产生N个新个体为止。4.根据权利要求1所述的一种中继节点在无线传感器网络中的部署优化方法，其特征在于，所述步骤(3)通过对较优个体插入中继点的方式寻找具有更长寿命的可行解，包括：(3-1)从当前种群中随机选择一个非支配的个体Ix；(3-2)从Ix中...

【专利技术属性】
技术研发人员：张军，詹志辉，龚月姣，林盈，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44