一种基于自适应混合粒子群算法的Mesh网关部署优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于自适应混合粒子群算法的Mesh网关部署优化方法，提出利用改进的混合粒子群算法——自适应混合粒子群优化算法，来解决全局粒子群算法算法在动态网络的网关部署陷入局部最优解的问题。首先基于路由节点位置的具体分布，建立网关节点和邻近节点的拓扑关系，建立模型来计算其适值函数，再采用改进惯性权重和社会因子的自适应混合粒子群优化算法，寻找全局最优解，最后根据节点粒子部署历史记录各类最优位置，调整其速度，采用改进后的迭代函数进行迭代更新，求得最优解。本发明专利技术方法能够快速地收敛逼近于全局最优值，在较大的程度上能够防止陷入局部最优解，从而解决收敛精度低甚至不收敛的问题，同时提高了对动态网络网关部署的适应度。对动态网络网关部署的适应度。对动态网络网关部署的适应度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应混合粒子群算法的Mesh网关部署优化方法


[0001]本专利技术属于通信
，具体涉及一种Mesh网关部署优化方法。

技术介绍

[0002]在现在5G网络的迅速发展过程中，物联网，被视为继互联网之后的又一次资讯技术革命浪潮，在万物互联的世界中，无线Mesh网络的重要性越来越突出。同时在无线Mesh网络多网关特征中，网关部署优化算法至关重要，直接影响到整个网络的服务质量，如何进行有效的部署网关，可以最大程度上改善Mesh网的服务质量。
[0003]文献“基于PSO的无线Mesh网关优化部署算法[J].传感技术学报，2008”，提出了一种基于粒子群算法进行求解来部署Mesh网关。该方法首先进行网络模型初始化，路由粒子编码信息，采用PSO迭代公式进行求解。但是该方法中采用固定的惯性权重，未区分社会因子。故该方法对粒子初始化速度和位置十分敏感，其本身不能有效的解决离散和组合优化等问题，而且参数的设定需要根据实际的情况进行设定，对动态网络网关部署适应度低，非常容易陷入局部最优解，导致收敛精度低甚至不收敛。r/>
技术实现思路
<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应混合粒子群算法的Mesh网关部署优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：初始化节点粒子的信息，部署m个网关节点，每个节点粒子有n维，第i个网关节点粒子的坐标表示为：X
i
＝(x
i1
,x
i2
,x
i3
,
…
x
in
)，第i个网关节点粒子的速度表示为：V
i
＝(v
i1
,v
i2
,v
i3
,
…
v
in
)，设置最大迭代次数num和收敛阈值ε；步骤2：定义与网关w
k
的距离小于通信半径的节点组成的集合为网关邻接集合GAS
k
；网络中的任一节点到网关w
k
的跳数表示为：其中v
i
、v
j
分别表示第i个节点和第j个节点；则适值函数f(X)表示为：其中，S表示Mesh网的规模；步骤3：使用适值函数f(X)更新个体最优解，即节点粒子在部署过程中的历史最优位置P
i
＝(p
i1
,p
i2
,p
i3
,
…
p
in
)，接着更新全局最优解，即整个粒子群在飞行过程中的历史最优位置P

【专利技术属性】
技术研发人员：羊彦，吴庭强，张南，洪国旗，刘浩琪，符雯迪，王梓卿，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：