基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配

［2］
， 是无线传感器网络研究中
* 国家高技术研究发展计划（ 863 计划） （ 批准号： 2008 AA012211 ） ， 国 家 自 然 科 学 基 金 青 年 科 学 基 金 项 目 （ 批 准 号： 61003279 ） 和 国 家 自 然 科学基金面上项目（ 批准号： 60973111 ） 资助的课题 ． E-mail ： zhoujie1115 @ 163. com
2011 中国物理学会 Chinese Physical Society 090504-1
http ： / / wulixb． iphy． ac． cn
物 理 学 报
Acta Phys． Sin．
Vol． 60 ，No． 9 （ 2011 ）
090504

和对初值的敏感性
［8 — 11］
， 采用启发式的并行遗传算
2． 无 线 传 感 器 网 络 资 源 分 配 的 系 统 模型
无线传感器网 络 具 有 节 点 数 量 大 、 节点可用能 量十分有限 、 探 测 范 围 有 限、 自组织及分布式管理 等特点
［12 — 16］
， 这些特点决定了无线传感器网络资源
即必须考 管理的目标与传统 的 无 线 网 络 存 在 差 别， 虑如何在 完 成 目 标 探 测 任 务 的 同 时 尽 量 节 省 节 点 能量， 完成 通 信 任 务， 并确保每个节点与相邻区域 以避免通信冲突的 的节点 不 使 用 同 一 通 信 时 隙， 发生 ． 典型的无线传 感 器 网 络 是 一 个 分 层 结 构， 主要 由感知节点 、 汇聚 节 点 、 网 关 节 点 三 部 分 构 成． 如 图 1 所示， 其中， 感知节点即大量部署 在 网 络 中 的 具 有 感知能力 、 处 理 能 力、 存储能力和通信能力的微型 它通过 数 据 采 集 模 块 获 取 任 务 目 标 的 嵌入式系统， 温度 、 热、 红 外、 压 力 等 信 息， 在存储和处理完需要 传送的关于感知目 标 的 有 效 数 据 后， 在合适的时间 将数据传送给汇聚 节 点 ． 汇 聚 节 点 为 拥 有 较 强 处 理 能力 、 存储 能 力 和 通 信 能 力 的 中 心 节 点， 它主要用 于汇集感 知 节 点 传 来 的 信 息 并 将 信 息 上 传 至 网 关 节点， 同时 向 感 知 节 点 发 布 具 体 观 测 任 务 ． 网 关 节 点收集汇聚节点传 回 的 任 务 目 标 相 关 数 据， 并向汇 对传感器网络进行统一 聚节点发布目标监 测 任 务， 配置和管理 ． 由于无线 传 感 器 网 络 由 大 量 的 高 密 度 分 布 的无线传感器构成， 对于多目标多优先级监测任 务， 资源 分 配 需 要 充 分 考 虑 感 知 节 点 的 剩 余 能 量、 感知节点与目标的距离、 目标的重要程度、 任
图1 无线传感器网络体系结构模型
务的优先级等参数． 但 是， 同时兼顾传感器数量、 目标数量及任务优先级将带来无线传感网络资 源分配问题复杂度 的指数级提高， 使得传统的集 中式分配算法无法满足资源受限的传感器网络 的需求． 为 了 解 决 此 问 题， 本文在无线传感器网 络 中 引 入 基 于 混 沌 并 行 遗 传 算 法 的 CPGA 算 法 ， 通过自适应调节探 测任务目标和通信时隙分 配， 利用无线传感器网络节点数量上的优势对资源 从而对无线传感器网络 分配问题进行并行 计 算， 高复杂度的监测目标和通信时隙分配问题进行 实时性求解．
任务目标分配等参数进行跨层 法对节点通信时隙 、 统一分配和 管 理 ． CPGA 算 法 通 过 动 态 调 整 无 线 传 感器网络参数， 对无线传感器网络 MAC 层和应用层 在合理利用传感器网络资源 的参数进行统一配 置， 的同时满 足 了 对 多 个 任 务 目 标 进 行 实 时 探 测 的 任 实现了对无 线 传 感 器 网 络 全 网 资 源 的 跨 层 务需求， 整体优化 ． 通 过 仿 真 平 台 测 试 比 较 了 CPGA 算 法 与 几种 经 典 资 源 分 配 算 法 的 性 能， 仿 真 结 果 表 明， CPGA 算法在目标检测成功 率 方 面 比 传 统 的 动 态 规 在降低通信冲突 划及随机分配算法 有 明 显 的 提 高， 概率方面优 于 传 统 的 T-MAC 协 议 及 S-MAC 协 议， 在提高了 对 任 务 目 标 的 检 测 效 果 的 同 时 增 强 了 对 目标检测的实时性 ．
要程度进行量化 ． 当被探测的 M 个目标的重要 程 度 g 2 ，… g M ｝ （ g m ≥ 0 ） 后， 算法 依次被量化为 G = ｛ g 1 ， 对被探测目标的重要性进行如下式的归一化： T = 1 ·G， g max （ 0 ≤ tm ≤ 1 ） ． （ 1）
得到被探测目标重要程度归一化向量为 T = ｛ t1 ， t2 ， …， tM ｝ （ 2） 根据 感 知 节 点 感 知 范 围 的 大 小 及 节 点 与 任 务 目标间的距离， 算法 将 对 感 知 距 离 的 有 利 程 度 进 行 量化 ． 设感知节点 i 对任务目标 j 的有利程度为 c mn ， 当目标超出了感知 节 点 的 探 测 范 围 时， 有利程度将 被置 为 0 ； 而 当 感 知 节 点 与 被 探 测 任 务 目 标 距 离 越 近时，c mn 越大 ． 根 据 如 上 原 则， 算法将感知节点对 的有利程度表示为如下矩阵：
近年来， 随 着 无 线 传 感 器 网 络 （ wireless sensor networks ） 技术的迅速 发 展， 多目标多任务环境下的 传感 器 网 络 资 源 分 配 问 题 越 来 越 受 到 人 们 的 重 视
［1］
． 在这些 研 究 中， 如何针对感知任务来动态调
整传感器 网 络 节 点 的 探 测 目 标 、 通 信 时 隙 等 参 数， 对传感器网络的资 源 分 配 方 式 进 行 整 体 优 化； 同 时 分布式控制的条件下完成对多个 在节点能量有限 、 任务目标的探测任 务 的一个关键问题 ． 当前国 内 外 研 究 成 果 中 关 于 无 线 传 感 器 网 络 3］提 出 了 一 种 S资源的 分 配 方 法 主 要 有： 文 献［ MAC 协议进行通信时隙分配， 该协议采用周 期 性 侦 听、 邻居节 点 协 商 及 消 息 分 割 机 理， 减少了消息开 销和节点能量消耗， 但未结合应用层考虑针对多个 4］ 3］的基础上 任务目标的探测需求 ． 文献［ 在文献［ 对数据发送方式进 行 了 改 进， 提出了一种基于突发 通信方式的 T-MAC 协议， 该协议减少了无线传感器 网络中节 点 的 侦 听 能 量 消 耗， 但 是 通 信 时 延 较 大．
090504-2
物 理 学 报
Acta Phys． Sin．
Vol． 60 ，No． 9 （ 2011 ）
090504
3. 1. 节点分簇 在无线 传 感 器 网 络 中， 监测范围中的节点可 分为两类， 一 类 是 通 信 距 离 较 短、 能 量 较 少、 主要 负责感知 任 务 的 感 知 节 点； 另 一 类 是 能 量 供 应 相 对充足、 计 算 处 理 能 力 较 强、 通 信 能 力 较 远、 主要 整个网络 负责通信任务的汇聚节点． 如图 2 所示， 采用分层 结 构， 全网的节点被划分为相对独立的 节点簇． 在每个节点簇内， 数据从感知节点汇集到 汇聚节点 后， 通过直接或多跳通信被传送到监测 环境外的 网 关 节 点． 由 于 汇 聚 节 点 负 责 本 地 节 点 簇内所有 感 知 节 点 的 数 据 汇 聚 和 转 发， 因此本地 节点簇内所有感知节点的信号覆盖范围 可 以 被 设 为较小值， 只覆盖所在节点簇的范围， 从而节约了 能量， 延长了节点的使用寿命． 采用资源分 配 算 法 解决节点 间 通 信 干 扰 问 题， 必须保证每个节点簇 内的所有节点不同时使用同一通信频段 的 相 同 时 隙． 簇间的信息交互通过汇聚节点进行， 每个汇聚 节点定期和相邻簇的汇聚节点交换频谱 使 用 信 息 及监测目 标 分 配 信 息， 以保证通信时隙分配和监 避免通信冲突． 测目标分配的合理性，
3. 基于混沌并行遗传算法的无线传感 器网络资源分配
在无 线 传 感 器 网 络 中， 由于感知节点众多且 采用分布 式 控 制， 多个节点常常共用一个通信时 因此互相间的 隙或同时 集 中 探 测 一 个 任 务 目 标， 干 扰 和 通 信 冲 突 在 所 难 免 ． CPGA 算 法 中 引 入 了 启 发式的并 行 遗 传 算 法， 通过跨层自适应调节通信 时隙、 任务目标等参数， 降低了相邻感知节点竞争 同一个时 隙 从 而 引 发 的 通 信 冲 突 的 概 率． 由 于 无 线传感器网络一般都具有较高的节点密 度 和 数 目 众多的节点数， 且计算资源和能量又十分有限， 而 通信时隙及任务目标分配等复杂问题一 般 为 高 复 杂 度 NP 难 问 题 ． 为 了 确 保 资 源 分 配 的 实 时 性 ， 本 文采用低 复 杂 度 的 分 布 式 并 行 遗 传 算 法， 将上述 资源分配 问 题 进 行 并 行 化 转 换， 然后进行分布式 计算， 从而能降低计算的复杂度， 并在较短时间内 得 出 较 优 的 结 果 ． CPGA 算 法 的 关 键 步 骤 主 要 有 ： 节点分簇， 效用函数的建立， 个体编码及种群混沌 初始化， 种 群 的 交 叉 和 变 异， 节点簇间个体的迁 移， 适应度计算等．
提出了一种基于混沌并行遗传算法的多目标无线传感器网络跨层资源分配方法， 该方法运用混沌序列和并行 遗传算法来动态调整传感器网络节点的探测目标及通 信 时 隙 等 参 数， 对资源分配方式进行跨层整体优化． 在多目 T-MAC 协 议 及 S-MAC 协 议 等 资 源 标无线传感器网络环境下， 将本文方法与传统的 随 机 分 配 方 法 、 动 态 规 划 方 法、 本文提出的混沌并行遗传算法具有通信 时 延 小， 目标检测成功率高等优 分配算法进行了仿真比较 ． 仿真结果表明， 在降低了无线传感器网络功率消耗的同时提高了对目标检测的实时性 ． 点，