鄒茜

摘 要：在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的研究過程中，我們發(fā)現(xiàn)無線傳感網(wǎng)絡(luò)是存在一些影響生存周期的問題的，例如節(jié)點(diǎn)的能量受限、能耗浪費(fèi)問題，節(jié)點(diǎn)可能被高度冗余的部署在同一個區(qū)域內(nèi)的問題，節(jié)點(diǎn)的路由算法問題等，這些問題會使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)使用的時限變得比較短。近年來，遺傳算法在各種研究中的使用頻率不斷增加，運(yùn)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋中的各種研究也是越來越多，相關(guān)的研究成果也逐漸增多。所以本文就遺傳算法在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋中的仿真研究進(jìn)行了闡述和總結(jié)，并對其未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行展望。

關(guān)鍵詞：遺傳算法 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 節(jié)能覆蓋 仿真研究

中圖分類號：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）01（c）-0030-02

隨著社會經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展進(jìn)步，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展是飛速的，應(yīng)用的層面是廣泛的，在研究過程中很多學(xué)者、技術(shù)人員對網(wǎng)絡(luò)覆蓋這塊問題的研究很是重視，研究成果層出不窮；對網(wǎng)絡(luò)覆蓋進(jìn)行了深入研究。在已有的研究文獻(xiàn)中表明，網(wǎng)絡(luò)覆蓋它反映了在一個無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中某個目標(biāo)區(qū)域被檢測的情況。目前大部分的研究主要在網(wǎng)絡(luò)部署、檢測、覆蓋及連接關(guān)系這些方向。對一個需要監(jiān)測的區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測與信息傳輸是無線傳感網(wǎng)絡(luò)的主要功能，而對此區(qū)域的監(jiān)測力度是評價無線傳感網(wǎng)絡(luò)功能的具體體現(xiàn)。本文主要對區(qū)域內(nèi)網(wǎng)絡(luò)覆蓋分布進(jìn)行研究，通過對比相關(guān)算法，對其覆蓋優(yōu)化進(jìn)行研究。

1 傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋算法研究現(xiàn)狀

隨著社會的發(fā)展進(jìn)步，學(xué)術(shù)界對傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋算法的研究是比較多的，不僅是出現(xiàn)了大量的研究著作，而且也出現(xiàn)了大量的有效算法。

TianD算法[1]，此算法計算復(fù)雜度和通信復(fù)雜度比較低，但會選出過多的工作節(jié)點(diǎn)從而減短網(wǎng)絡(luò)的使用壽命，因為它無法使監(jiān)測區(qū)域邊界的冗余節(jié)點(diǎn)休眠，并且在節(jié)點(diǎn)覆蓋區(qū)域重疊的這個問題上欠缺考慮。Huang算法[2]，此算法通信復(fù)雜程度比較高，在使用的過程中是很容易造成信令風(fēng)暴的。CCP算法[3]，此算法計算的過程比較復(fù)雜，會比較耗能，在高密度傳感器網(wǎng)絡(luò)中是不適合使用的。NSS算法[4]，此算法采用周期性節(jié)點(diǎn)輪換的工作機(jī)制，可以有效地延長網(wǎng)絡(luò)生存時問。CSCSO算法[5]，此算法采用選擇連通的傳感器節(jié)點(diǎn)路徑來得到最大化的網(wǎng)絡(luò)覆蓋效果。LICA算法，此算法引進(jìn)簇的概念，將節(jié)點(diǎn)分簇，每個節(jié)點(diǎn)與它的鄰居節(jié)點(diǎn)交換信息，通過節(jié)點(diǎn)距離與覆蓋模型找出覆蓋節(jié)點(diǎn)，具有較為理想的覆蓋性能和節(jié)能性能。

正是由于以上的算法是存在著或多或少的問題，所以本文就在相關(guān)研究基礎(chǔ)上，分析探究就基于遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)覆蓋算法來對無線傳感網(wǎng)絡(luò)覆蓋的研究。

2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋分析研究

2.1 優(yōu)化問題分析研究

由于在計算的時候，需要對監(jiān)測區(qū)域內(nèi)有效節(jié)點(diǎn)進(jìn)行選擇，如何對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的有效節(jié)點(diǎn)進(jìn)行選擇是研究的優(yōu)化問題的重點(diǎn)，而覆蓋優(yōu)化是其中的主要研究方向，主要通過對工作節(jié)點(diǎn)的有效分析，如果要進(jìn)行計算，就需要使得網(wǎng)絡(luò)要保持連通，這樣才能夠使得網(wǎng)絡(luò)覆蓋率不斷的擴(kuò)大。

2.2 覆蓋問題的求解

對無傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋問題進(jìn)行分析研究就會發(fā)現(xiàn)，無線傳感器的網(wǎng)絡(luò)覆蓋分布優(yōu)化其實(shí)是一個多目標(biāo)的優(yōu)化問題，在使用遺傳算法進(jìn)行計算的時候是需要將工作的節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)感知覆蓋率這兩者之間是要達(dá)到平衡，也就是我們說的要在各個節(jié)點(diǎn)之間要連通要盡可能的增加網(wǎng)絡(luò)的覆蓋度，使得網(wǎng)絡(luò)的各個節(jié)點(diǎn)之間能夠獲得最為廣泛的信息。

3 網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化的遺傳算法分析研究

3.1 遺傳編碼分析研究

在進(jìn)行遺傳分析研究的時候，首先分析了遺傳算法的思路，首先研究的就是他的編碼方式，從監(jiān)測區(qū)域的有效節(jié)點(diǎn)開始，進(jìn)行優(yōu)化選取，這樣就能提高無線傳感網(wǎng)絡(luò)的覆蓋優(yōu)化。我們在利用遺傳算法進(jìn)行計算的時候主要是要進(jìn)行編碼，不僅如此，編碼工作也是在進(jìn)行計算的時候要解決的問題，也是一個非常重要的步驟，所以本文在分析研究的時候主要是要對二進(jìn)制的編碼方案進(jìn)行設(shè)計，我們在設(shè)計的時候位置被選中的為1，不被選中的為0，我們利用這種方法進(jìn)行編碼設(shè)計存在著和較大的優(yōu)勢，這主要是由于我們使用這種方法進(jìn)行編碼工作的時候是可以將染色體位串劃分為多個子串分別優(yōu)化，這樣在計算的時候就可以使用并行的方式，大大加快了優(yōu)化的速度，尤其是一旦傳感器的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模是十分大的，因此在計算的時候就可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化的計算。

3.2 初始化種群分析研究

我們使用遺傳算法在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋的時候，由于在計算的時候主要是采用的方式首先設(shè)置初始群，它的產(chǎn)生如果是由隨機(jī)計算得出結(jié)果，那么在計算的時候是很容易產(chǎn)生一些種群的早熟現(xiàn)象，此時我們準(zhǔn)備使用均交叉的方式對其進(jìn)行設(shè)計，這樣就能從開始就對無線傳感網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測區(qū)域進(jìn)行設(shè)置，在計算的時候就很容易的使得初始種群較好地分布在我們搜索的范圍之內(nèi)，在計算的時候就使得遺傳算法的速度不斷加快，并且在一定的程度上還減少了迭代次數(shù)，使得早熟現(xiàn)象的產(chǎn)生不斷減少。

3.3 目標(biāo)函數(shù)分析研究

這部分是分析研究的難點(diǎn)，在計算的時候，需要通過設(shè)計目標(biāo)函數(shù)對無線傳感網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評價，然后進(jìn)一步通過目標(biāo)函數(shù)提供的信息對算法的搜索有效加權(quán)進(jìn)行控制，我們一般設(shè)置覆蓋率函數(shù)f1（x）與節(jié)點(diǎn)利用率函數(shù)f2（x）稱為子目標(biāo)函數(shù)，總的目標(biāo)函數(shù)主要是將這些子目標(biāo)進(jìn)行變換加權(quán)，因此在進(jìn)行計算的時候主要是將這些加權(quán)的子目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為總體的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行分析研究，并且在計算的時候主要是將其作為遺傳算法求解中的適值函數(shù)來進(jìn)行計算，此時，我們將得到目標(biāo)函數(shù)結(jié)果。通過對目標(biāo)函數(shù)的設(shè)置，我們將獲得優(yōu)化的無線傳感網(wǎng)絡(luò)有效范圍。

4 結(jié)語

本文首先對相關(guān)的無線傳感網(wǎng)絡(luò)覆蓋算法進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)遺傳算法在此領(lǐng)域中有較好的優(yōu)勢，然后對遺傳算法的初始種群設(shè)計和目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行了重點(diǎn)分析，期望在今后的工作中進(jìn)一步對其完善，提高無線傳感網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢。

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