【CN110062390A】基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法【专利】
基于改进蜂群算法无线传感器感知节点部署优化
基于改进蜂群算法无线传感器感知节点部署优化
袁浩
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2010(027)007
【摘要】提出了一种基于改进蜂群算法的无线传感器感知节点部署优化方法,以网络覆盖率为目标函数,将传感器感知节点部署问题形式化为组合优化问题,并采用分层机制对基本蜂群算法进行改进.仿真实验结果表明,本方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署,并能降低网络能耗,提高网络的整体覆盖率.
【总页数】3页(P2704-2705,2708)
【作者】袁浩
【作者单位】重庆邮电大学,电子商务与现代物流实验室,重庆,400065
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于改进粒子群算法的三维无线传感器网络节点部署算法 [J], 文森;张聚伟
2.基于改进人工蜂群算法的集成网络节点部署优化 [J], 杨新华;薛健;王彦龙
3.基于感知概率的无线传感器网络节点部署算法 [J], 李强懿;马冬前;张聚伟
4.基于改进正弦余弦算法的无线传感器节点部署优化 [J], 何庆;徐钦帅;魏康园
5.基于能量感知的无线传感器网络宿节点部署算法 [J], 王勇智;戴华;严权峰
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
无线传感器网络的部署与优化经验总结
无线传感器网络的部署与优化经验总结无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布在空间中的互相连接的微型传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够自组织、自动部署，通过无线通信传输信息，广泛应用于环境监测、农业、医疗、交通等领域。
在实际应用中，部署和优化无线传感器网络是十分关键的。
本文将以此为主题，分享我的部署与优化经验总结。
一、传感器节点的部署无线传感器网络节点的部署位置直接影响网络性能和数据采集质量。
具体的部署步骤如下：1. 网络规划：根据实际应用需求，确定网络的部署范围和区域，并进行网络拓扑规划。
合理的网络规划能够提高网络的覆盖范围和数据传输效率。
2. 节点密度：根据实际环境和传感需求，合理确定传感器节点的密度。
重要区域可以增加节点密度，提高数据采集的精确度和可靠性。
3. 能量消耗均衡：为了延长无线传感器网络的寿命，应该避免节点能量消耗不均衡的情况。
可以根据传感器节点的能量剩余情况，合理调整节点的能量消耗速率或采用能量均衡算法来优化网络寿命。
4. 路径选择：在部署过程中，需要考虑传感器节点之间的通信路径。
选择节点之间最短且无干扰的路径能够提高通信质量和网络响应速度。
5. 部署方式优化：根据实际场景，可以尝试不同的部署方式来优化网络性能。
例如，采用分簇部署方式可以有效降低能量消耗和网络负载。
二、信号传输与能量优化无线传感器网络的信号传输和能量消耗是网络性能的重要方面。
以下是一些相关优化经验：1. 信号干扰和碰撞：在无线传感器网络中，信号干扰和碰撞是常见的问题，容易导致数据丢失和网络性能下降。
可以通过合理规划网络拓扑结构，使用碰撞避免协议（如CSMA/CA）和消息传递协议来减少信号干扰和碰撞。
2. 数据压缩与聚合：在传感器网络中，有很多重复和冗余的数据。
通过数据压缩和聚合，可以减小数据传输量和能量消耗。
例如，使用差分编码和数据统计算法可以有效降低数据量。
3. 路由优化：路由是无线传感器网络中至关重要的一部分。
基于群体智能算法的无线传感器网络部署优化技术研究
基于群体智能算法的无线传感器网络部署优化技术研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是指由大量分布于空间中的无线传感器节点组成的网络。
它具有自组织、自适应、低成本等特点，因此在许多领域都有着广泛的应用前景，比如环境监测、智能交通、安防监控等。
而在构建一个高效可靠的传感器网络时，如何合理地部署节点是一个非常重要的问题。
本文将介绍基于群体智能算法的无线传感器网络部署优化技术研究。
一、无线传感器网络节点部署传感器节点的部署决定了网络的性能。
节点的部署分为随机部署、规则部署和优化部署。
随机部署简单粗暴，但极难保证网络的平衡性；规则部署有利于保证节点的均匀覆盖，但会造成网络的过分分散和冗余；优化部署则是基于算法优化的节点部署方式。
（一）基于遗传算法的节点部署遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传规律的优化算法，用来求解函数最大值（最小值）问题。
在节点部署中，GA被用来优化传感器节点的数量和位置。
GA将节点分为3类，分别为数据节点、覆盖节点和传输节点，通过考虑节点的覆盖范围、能量和连接关系，为每个节点选择一个适合的位置。
但是遗传算法在大规模网络中应用时，需要大量的计算和空间资源，因此算法的优化和改进是必不可少的。
（二）基于蚁群算法的节点部署蚁群算法（Ant Colony Algorithm, ACO）是一种基于蚂蚁寻找食物的行为模拟而来的算法。
在节点部署中，蚁群算法被用来实现节点优化部署，以达到改善覆盖度、提高能量效率等目的。
蚁群算法可以在网络中逐步寻找较优的局部解，并通过一些策略加速搜索过程，从而帮助节点得到最优位置。
（三）基于粒子群算法的节点部署粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群或鱼群行为的优化算法。
在无线传感器网络节点部署中，PSO通过优化粒子的位置和速度来调整不同节点之间的关系和均衡分布。
无线传感器网络节点部署与优化算法研究
无线传感器网络节点部署与优化算法研究无线传感器网络 (Wireless Sensor Network, WSN) 是由大量部署在监测区域内的无线传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够自组织、自配合协作，实现对监测区域内各种环境参数的实时监测和数据采集。
无线传感器网络的节点部署和性能优化是提高网络覆盖率、降低能源消耗、延长网络寿命、提高数据传输效率的重要研究方向。
节点部署是无线传感器网络中的基本问题之一。
合理的节点部署能够有效提高网络的覆盖率和监测能力。
在节点部署过程中，需要考虑监测区域的拓扑结构、节点能量消耗、通信距离等因素。
为了解决节点部署的问题，研究者们提出了一系列的节点部署算法。
其中，基于覆盖率的节点部署算法是常用的一种。
该算法以监测区域的覆盖率作为评价指标，通过确定合理的节点位置，使得监测区域内的每一点都能够被至少一个节点所覆盖。
常见的覆盖率算法包括贪心算法、最小生成树算法、虚拟力算法等。
贪心算法通过选择距离目标点最近的节点进行部署，能够在一定程度上提高网络的覆盖率；最小生成树算法和虚拟力算法则可以保证网络中的节点位置分布均匀，进而提高网络的稳定性和性能。
除了节点部署的问题之外，节点的能量消耗是无线传感器网络中的另一个重要问题。
节点能源有限，合理地管理节点能量，延长网络的寿命是提高网络性能的关键。
能量均衡算法可以有效地平衡节点的能量消耗，延长网络的寿命。
常见的能量均衡算法包括虚拟势能算法、粒子群优化算法等。
虚拟势能算法通过调整节点的能量权重来实现能量均衡，避免节点能量消耗不均匀；粒子群优化算法通过模拟粒子在解空间中的搜索来寻找最优的能量分配方案，降低节点能量消耗，延长网络寿命。
在节点部署和能量消耗的基础上，优化算法可以进一步提高无线传感器网络的性能。
优化算法是通过对网络的各项参数进行调整，实现对网络的性能优化。
常见的优化算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等。
遗传算法通过模拟生物进化过程来搜索最优解，能够有效地解决节点部署和能量消耗问题；粒子群算法则模拟鸟群或鱼群中的个体学习和社会学习行为，能够在高维解空间中进行全局搜索；蚁群算法则模拟蚂蚁在搜索食物时的行为，通过信息素的传递和蒸发来实现全局最优解的搜索。
无线传感器网络中节点部署优化方法研究
无线传感器网络中节点部署优化方法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的自组织网络。
这些节点配备有感知、处理和通信能力，可以收集和传输环境中的各种信息。
节点的合理部署对于网络的性能和覆盖范围具有重要影响。
因此，研究无线传感器网络中节点部署优化方法是提高网络性能和优化资源利用的重要研究领域。
节点部署优化是指在给定的网络范围内，如何选择和放置传感器节点，以实现最佳的网络性能和覆盖要求。
为了充分利用传感器节点的能力，以下是几种常见的无线传感器网络中节点部署优化方法的研究。
一、随机部署方法随机节点部署是最简单和快速的一种方法，通过在目标区域内采用随机生成的方式部署节点。
在这种方法中，节点的部署位置没有特定的规则，可能会存在覆盖不均匀或覆盖重叠的问题。
然而，由于部署速度快，随机部署方法在应对紧急情况或临时监测任务中具有优势。
二、优化搜索算法优化搜索算法被广泛应用于无线传感器网络中的节点部署问题，其中包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法等。
这些算法通过使用启发式搜索和自适应技术，寻找最优的节点部署方案。
例如，遗传算法模拟自然界的进化过程，通过优胜劣汰的方式不断改进节点的部署布局。
这些算法能够有效地降低能量消耗、提高网络性能，并改善覆盖范围。
三、基于拓扑控制的部署方法基于拓扑控制的部署方法主要通过调整网络的拓扑结构，达到最佳的节点部署。
其中一种常见的方法是利用虚拟势场（Virtual Force）模型，在网络范围内施加吸引力和排斥力，以使节点自动移动到合适的位置。
这种方法在保持网络覆盖均匀性的同时，能够避免节点重叠和盲区出现。
四、分簇和分层部署方法分簇和分层部署方法将网络节点划分为不同的簇或层级，通过调整节点的位置和角色分配来实现优化部署。
分簇和分层部署方法减少了节点之间的通信开销，提高了网络的能量效率和可扩展性。
另外，这些方法还能够提供更高的网络容错性，减少网络拥塞和冲突。
基于改进模型的无线传感器网络节点部署方法研究
基于改进模型的无线传感器网络节点部署方法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）由大量的低成本、低功耗、分布式感知节点组成，可以实现在无人区等特殊环境下的数据采集、信号传输、决策与控制等任务。
因此WSN在能源监测、交通管理、农业温室监测等领域广泛应用，WSN节点的部署特别重要。
本文将基于改进模型研究WSN节点部署方法。
1. 研究背景目前，传统的WSN节点部署算法主要包括随机部署、均匀网格部署和覆盖模型部署等。
这些算法虽然简单，但在节点部署效率和成本方面存在问题。
在实际应用中，WSN节点往往需要考虑多种因素，如能耗平衡、网络覆盖率、传感器密度、网络延迟等。
因此，提出了基于改进模型的WSN节点部署方法，旨在提高WSN部署效率，减少成本，保证网络可靠性和稳定性。
2. 改进模型基于改进模型的WSN节点部署方法是通过建立多参数优化模型，综合考虑多种因素并进行权衡。
节点的选取取决于能源平衡、网络覆盖率和传感器密度等因素的权重分配。
模型中的语音公式为：$$F = \sum_{i=1}^{n} W_ie_{i} $$其中，$W$为各节点因素的权重，$e_{i}$为第$i$个节点的误差指标。
该模型在进行部署选择时，通过两个关键因素进行优化。
首先，对网络中每个节点的衡量指标进行评估。
然后，对节点的合理布置进行计算，并计算节点的误差指标。
最终，通过对误差指标的汇总评估，确定合理的节点部署方式。
3. 节点部署案例研究以下是一个基于改进模型的WSN节点部署实例：假设WSN要部署在一个面积为100\*100的农场中，以监测土壤中的湿度。
在实际操作中，除了平面均匀部署外，还应考虑防止丢失节点和降低能源消耗的因素。
节点衡量参数：节点密度、能量消耗和网络信号质量。
权重分配：0.3、0.4、0.3。
节点基于改进模型的部署方案：将30个可用的节点投放在农田中，使得各个节点间的距离大致相等，能量消耗均衡，并尽量保证网络信号质量良好。
改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化
改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化
贾润亮;张海玉
【期刊名称】《西南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(46)1
【摘要】为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题,该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法,即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimization and Harris Hawk Optimization Algorithm,ICHHO).该算法首先对黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimization Algorithm,ChOA)进行改进,使用Levy Flight来改善其探索阶段,然后设计一个更新的公式来计算猎物逃逸能量,作为开发和探索之间的选择因素.传感器节点随机部署后,将ICHHO在传感器节点上执行,按照改进策略更新个体位置信息,计算相应的适应程度,找到最优传感器位置,并根据传感器概率模型确定网络最优覆盖率.仿真结果验证了ICHHO对于解决WSN覆盖问题的适用性,与其他优化算法的对比结果显示,ICHHO在提高覆盖率方面优于其他算法.
【总页数】12页(P155-166)
【作者】贾润亮;张海玉
【作者单位】山西省财政税务专科学校信息学院;太原理工大学财经学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化研究
2.改进灰狼算法的无线传感器网络覆盖优化
3.改进算术优化算法的无线传感器网络覆盖
4.改进蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
无线传感器网络中的节点部署与优化技术研究
无线传感器网络中的节点部署与优化技术研究随着科技的发展，无线传感器网络成为了新兴的研究领域之一，被广泛应用于环境监测、农业生产等众多领域。
然而，在实际应用中，节点部署和优化技术仍然是无线传感器网络领域中的难题。
因此，在本文中，我们将深入探讨无线传感器网络中的节点部署与优化技术研究。
一、小区域节点部署针对小区域的节点部署问题，我们可以采用随机部署、等距离部署、簇形部署等常见方法。
首先，随机部署不需要事先规划节点位置，可以迅速响应环境变化。
但这种方法缺乏优化算法支持，容易出现能量浪费和覆盖率低等问题。
其次，等距离部署是一种具有规律性的部署方式。
虽然这种方法能够保证节点间距相等，但它不能提供更好的覆盖度和能量利用率。
最后，簇形部署则是一种综合上述两种方法的部署方法。
该方法将节点聚集成不同的簇，使得更少的节点可以覆盖更大的面积，同时也可大幅降低能量消耗。
二、大区域节点部署在大区域的节点部署问题上，我们可以采用虚拟基站、辅助节点和分级部署等方案来达到优化的效果。
虚拟基站是将若干个节点从虚拟基站中心向周围部署。
虚拟基站可将较大的区域分割成若干个子区域，显著提高了网络能量利用率和覆盖率。
辅助节点则是通过增加一些额外的节点来弥补节点覆盖范围不足的问题。
这种方法不仅增强了网络的传输能力，而且也能够提高原有节点的性能。
分级部署则是将传感器按照级别分类部署，更好地利用不同级别节点的能量消耗，提高了网络能量利用效率和覆盖范围并克服了节点密集时的干扰问题。
三、节点优化技术在无线传感器网络中，如何保持节点能量是一个重要的问题。
因此，我们需要采用一些特殊的节点优化技术，以提高网络运行效率和性能。
首先，动态调整节点功率是一项很有前途的技术。
通过动态调节节点功率，我们可以减少节点间的干扰，从而提高网络传输效率和覆盖范围。
其次，通信协议的优化也是一种重要的节点优化技术。
比如设计更精细的MAC协议、采用信任机制等措施都能带来更好的效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910318340.1
(22)申请日 2019.04.19
(71)申请人 江西理工大学
地址 341000 江西省赣州市章贡区红旗大
道86号
(72)发明人 王振东 谢华茂 胡中栋 李大海
王俊岭
(74)专利代理机构 北京科亿知识产权代理事务
所(普通合伙) 11350
代理人 汤东凤
(51)Int.Cl.
H04W 16/18(2009.01)
H04W 84/18(2009.01)
H04W 4/021(2018.01)
(54)发明名称基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法(57)摘要本发明公开了基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法，应用在无线传感器网络的节点优化部署上，提升无线传感器节点的有效覆盖率，使用非线性收敛因子平衡算法前期的全局搜索及后期的局部搜索能力；加入精英策略，加快算法的收敛速度；提出动态权重策略，使得位置不佳个体的位置更新更加合理；同时，提出一种动态位置越界处理策略，增加了搜索到区域内全局最优解的可能性；引入动态变异策略增加狼群多样性，有效扩大了算法的搜索范围。
本发明的优点：解决了GWO算法后期易于陷入局部最优的难题，IGWO算法提高了无线传感器网络节点的覆盖性能，能够使用更少节点实现更高覆盖率，减少覆盖空洞，
降低了网络的部署成本。
权利要求书2页 说明书10页 附图7页CN 110062390 A 2019.07.26
C N 110062390
A
1.基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法，其特征在于：其包括以下步骤，
步骤一：开始，设置t max，并初始化狼群，t＝1；
步骤二：判断t是否小于等于t max，若否，则输出Xa，结束，若是，则进入步骤三；
步骤三：设置、更新α，A和C；
步骤四：计算灰狼的适应值且根据适应值大小分为α、β、δ和ω；
步骤五：更新ω狼的位置
步骤六：变异和越位处理，然后返回步骤二。
2.根据权利要求1所述的基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法，其特征在于：以覆盖率函数的解为适应值，迭代结束后，根据公式S＝M+M2+M3+L M n-1判断节点的连通性，在连通的基础之上，选择适应值最大的灰狼作为最终解。
3.根据权利要求2所述的基于改进狼群算法的无线传感器网络节点优化部署方法，其特征在于：其包括以下步骤，
步骤一:设置最大的迭代次数以及狼群个体的位置的上限和下限，并在上下限范围内初始化狼群位置；
步骤二：
根据公式
公式
和公式初始、更新α、
A1、A2、A3、C1、C2及C3；
步骤三：计算每只灰狼的适应值；
步骤四：选择适应值最高的三只灰狼为α、β、δ，余下为ω；
步骤五：
根据公式进行精英策略处理；
步骤六：
根据公式计算ω狼与α、β和δ间的距离；
步骤七：根据公式
公式
和公式X(t+1)＝w1*X1+w2*X2+w3*X3对ω狼进行位置更新。
步骤八：
根据公式
和进行权 利 要 求 书1/2页2
CN 110062390 A。