一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署方法，涉及一種網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署方法。為了解決幾何K中心下的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)部署問題，以縮小覆蓋半徑，提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。主要步驟：網(wǎng)關(guān)位置向量初始化、網(wǎng)關(guān)位置向量變異操作、交叉操作、選擇操作、重復(fù)上述步驟直到迭代次數(shù)到達(dá)P＝500，在第500代種群中分別計算各個目標(biāo)向量對應(yīng)的適應(yīng)值，適應(yīng)值最小的一個目標(biāo)向量即為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)關(guān)的最優(yōu)部署位置坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過微分進(jìn)化算法求解無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)關(guān)的部署位置，能夠比現(xiàn)有基于粒子群的算法收斂速度提高50％左右，覆蓋半徑縮小20％，因此該方法能夠顯著提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署方法。
技術(shù)介紹
為實(shí)現(xiàn)解決混合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)及接入互聯(lián)網(wǎng)的問題，通常采用網(wǎng)關(guān)設(shè)備將 不同類型的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行互聯(lián)，網(wǎng)關(guān)設(shè)備由高帶寬的網(wǎng)絡(luò)連接，為節(jié)點(diǎn)擔(dān)當(dāng)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的功能。由 于網(wǎng)絡(luò)中大部分流量匯聚于網(wǎng)關(guān)，網(wǎng)關(guān)經(jīng)常成為網(wǎng)絡(luò)性能的瓶頸；離網(wǎng)關(guān)較近的節(jié)點(diǎn)得到 的服務(wù)質(zhì)量較好，較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)得到的服務(wù)質(zhì)量較差，各節(jié)點(diǎn)間存在服務(wù)質(zhì)量的不公平性，因 此網(wǎng)關(guān)部署是否合理對網(wǎng)絡(luò)性能有較大影響。 目前，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)關(guān)部署的方式主要分為兩種：一種方式是從現(xiàn)有的網(wǎng) 絡(luò)節(jié)點(diǎn)中選取K個節(jié)點(diǎn)作為網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，即網(wǎng)絡(luò)的K個中心節(jié)點(diǎn)，稱為節(jié)點(diǎn)K中心問題；另一 種方式是可在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)所在平面的任意位置部署K個節(jié)點(diǎn)作為網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，該K個節(jié)點(diǎn)不一 定從現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中選取，此類問題被歸結(jié)為幾何K中心問題。 目前節(jié)點(diǎn)K中心問題的研宄成果較為豐富，幾何K中心問題的網(wǎng)關(guān)部署方式要求 在給定平面內(nèi)根據(jù)一定要求來部署一些新的節(jié)點(diǎn)作為網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，滿足覆蓋條件的同時盡量 提高服務(wù)質(zhì)量，這種方式比前一種方式要復(fù)雜很多，因?yàn)楣?jié)點(diǎn)K中心問題可以概括為離散 選址問題，而幾何K中心問題是一個連續(xù)區(qū)域選址問題，對于該問題的處理比較復(fù)雜，而且 相關(guān)的研宄工作也比較少。現(xiàn)有的基于粒子群優(yōu)化算法的網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)部署方法容易陷入局部 最優(yōu)陷阱，導(dǎo)致網(wǎng)關(guān)覆蓋半徑過大，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量下降。 微分進(jìn)化算法因其具有收斂速度快、可調(diào)參數(shù)少、魯棒性好、算法簡單，近些年逐 漸被人們所接受，成為目標(biāo)優(yōu)化領(lǐng)域研宄的熱點(diǎn)之一。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)提出一種基于微分進(jìn)化（DifferentEvolution,DE)算法的無線傳感器網(wǎng) 絡(luò)網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署方法，利用微分進(jìn)化算法較好的全局尋優(yōu)能力尋找網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署方案，解 決幾何K中心下的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)部署問題，以縮小覆蓋半徑，提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。 本專利技術(shù)為解決上述技術(shù)問題采取的技術(shù)方案如下： 通常情況下，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)會選擇距離其最近的網(wǎng)關(guān)作為其 服務(wù)網(wǎng)關(guān)，如圖1所示。 在傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量為n的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)G中設(shè)置K個網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，G的鄰接矩陣 為A= (eij)nXn，最短距離矩陣為D=(Hwdij表示從節(jié)點(diǎn)Vi路由到V」所需要的最小跳 數(shù)，最短距離矩陣可由Floyd算法求得。節(jié)點(diǎn)\選擇網(wǎng)關(guān)uk作為其服務(wù)網(wǎng)關(guān)，則必須滿足 式⑴的要求： d(Vi,uk) ^d(Vi,ux),k, 1 ^K,j^ 1 (1) 此時，稱Vi包含在網(wǎng)關(guān)uk的服務(wù)集Uk中，即ViGUk，uk與服務(wù)集Uk中節(jié)點(diǎn)之間 的最大距離為，稱為網(wǎng)關(guān)uk的覆蓋半徑。所有網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)中的最大覆蓋半徑稱為網(wǎng)關(guān)集|uk}K的覆蓋半徑。 網(wǎng)關(guān)集的覆蓋半徑是網(wǎng)關(guān)部署的重要評價指標(biāo)，覆蓋半徑越小通信質(zhì)量越高，網(wǎng) 絡(luò)服務(wù)質(zhì)量也會相應(yīng)提高。因此，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)部署的重要優(yōu)化目標(biāo)之一就是使得 網(wǎng)關(guān)集的覆蓋半徑最小，如式（2)所示：(2) 為解決無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署問題，本專利技術(shù)提出使用微分進(jìn)化算法進(jìn)行上 述式（2)的尋優(yōu)求解。對于K個網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，其在二維平面的坐標(biāo)為：(ak，bk)，k= 1，2,. . .，K， 用網(wǎng)關(guān)坐標(biāo)組成的目標(biāo)向量為：X=(Xpx2, . . .，xm)，其中m= 2K，ak，x2k=bk，第t 組目標(biāo)向量為Xt=(xt;1,xt，2, ? ? ?，xt，J。 其具體過程如下： (1)網(wǎng)關(guān)位置向量初始化 在網(wǎng)絡(luò)有效區(qū)域內(nèi)，隨機(jī)產(chǎn)生T組目標(biāo)向量X2, . . .，&組成第一代種群，種群 中的每個目標(biāo)向量表示一組可能的網(wǎng)關(guān)位置坐標(biāo)。設(shè)置交叉因子F= 0. 8,交叉概率為CR =〇. 4,最大迭代次數(shù)P= 500,按照網(wǎng)絡(luò)區(qū)域大小設(shè)置目標(biāo)向量中各維數(shù)據(jù)的上下限范圍 〇 (2)網(wǎng)關(guān)位置向量變異操作 對于由網(wǎng)關(guān)位置坐標(biāo)組成的第p代種群任意一個目標(biāo)向量 其中：p= 1，2, . . .，P，t= 1，2, . . .，T。根據(jù)微分進(jìn)化算法按式（3)產(chǎn)生下一代網(wǎng)關(guān)位置坐 標(biāo)組成的變異向量1 ?,vf，(3) 其中，、（和為第p代種群中隨機(jī)選擇的3個個體目標(biāo)向量第j位的元 素，并且為3個不同的個體。交叉因子F是一個實(shí)數(shù)，用于控制差值的放大倍數(shù)，F(xiàn)取值較 大時，DE算法的收斂速度會加快，但是可能會陷入到局部最優(yōu)。在本專利技術(shù)中交叉因子取值 為F= 0? 8〇 在按照式（3)進(jìn)行元素變異操作之后，存在變異向量中某些元素位超過其有效界 限的情況，因此需要按照式（4)以初始化過程設(shè)定的目標(biāo)向量中各維數(shù)據(jù)上下限（即無線 傳感器網(wǎng)絡(luò)的邊界）為依據(jù)，將超過有效界限的元素拉回到邊界處：[0023(4) (3)交叉操作 在完成網(wǎng)關(guān)位置向量的變異操作后，產(chǎn)生下一代由網(wǎng)關(guān)位置坐標(biāo)組成的交叉向量其中向量的每位元素按照式（5)進(jìn)行計算 其中，rand為0~1之間的隨機(jī)數(shù)，jrand為1~m中的隨機(jī)整數(shù)。CR是交叉概率， 如果CR的值較大，DE算法的收斂速度會加快。如果CR的值較小，DE的魯棒性會更好，同時 增加問題的執(zhí)行時間，在本專利技術(shù)中交叉概率為CR= 0. 4。 (4)選擇操作 (Kvi,uk)為傳感器節(jié)點(diǎn)Vi到網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)uk的跳數(shù)。對于第k個網(wǎng)關(guān)uk，其節(jié)點(diǎn) 位置為（ak，bk)，k= 1，2，...，K。距離該網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)距離小于通信半徑的傳感器節(jié)點(diǎn)組 成的集合為?k，該網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)到?k中任意節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)均為1。節(jié)點(diǎn)vjlj0 k的距離為則節(jié)點(diǎn)Vi到網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)uk的跳數(shù)可按式（6)計算：(6) 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署的適應(yīng)值計算函數(shù)為：(7) 在交叉操作完成后，按照式（8)進(jìn)行選擇操作：⑶ 上述選擇過程是指如果新產(chǎn)生的個體向量由于父代中相應(yīng)位置的個體向量，則將 其取代父代中的個體向量，進(jìn)入到新一代的種群中，使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)關(guān)位置坐標(biāo) 種群能夠得到持續(xù)的優(yōu)化。 (5)重復(fù)步驟⑵到步驟⑷直到迭代次數(shù)到達(dá)P= 500,在第500代種群中分別 按照式⑵計算各個目標(biāo)向量Zf'Zf，...，右?對應(yīng)的適應(yīng)值，適應(yīng)值最小的一個目標(biāo)向 量即為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)關(guān)的最優(yōu)部署位置坐標(biāo)。 本專利技術(shù)的有益效果是： 本專利技術(shù)采用基于微分進(jìn)化（DifferentEvolution,DE)算法實(shí)現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署，利用微分進(jìn)化算法較好的全局尋優(yōu)能力尋找網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署方案，解決了幾 何K中心下的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)部署問題，縮小覆蓋半徑，提高了網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。 通過以下方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本專利技術(shù)所提出方法的有效性（參見圖2和圖3)，在實(shí) 驗(yàn)中，無線傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布在長度為500*500的部署區(qū)域中。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)量為200,網(wǎng) 絡(luò)圖為連通圖，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)最大節(jié)點(diǎn)度數(shù)為6,最小為1.網(wǎng)關(guān)的部署個數(shù)分為5,實(shí)驗(yàn)進(jìn)行 100次。覆蓋半徑的值是P= 500時的種群最小適應(yīng)值，算法收斂速度根據(jù)當(dāng)代種群最小適 應(yīng)值和第500代種群最小適應(yīng)值進(jìn)行比對得到的，即最早收斂到P= 500代種群最小適應(yīng) 值的年代值代表收斂速度。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過微分進(jìn)化算法求解無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)關(guān)的部署位置，能夠 比現(xiàn)有基于粒子群的算法收斂速度提高50%左右，覆蓋半徑縮小20%，因此該方法能夠顯 著提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。【附圖說明】 圖1是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖； 圖2是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，其中圓圈表示無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的傳感本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署方法，在傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)量為n的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)G中設(shè)置K個網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，G的鄰接矩陣為A＝(eij)n×n，最短距離矩陣為D＝(dij)n×n,dij表示從節(jié)點(diǎn)vi路由到vj所需要的最小跳數(shù)，最短距離矩陣由Floyd算法求得；節(jié)點(diǎn)vi選擇網(wǎng)關(guān)uk作為其服務(wù)網(wǎng)關(guān)，則滿足式(1)的要求：d(vi,uk)≤d(vi,ul),k,l≤K,j≠l??????????(1)式中：vi包含在網(wǎng)關(guān)uk的服務(wù)集Uk中，即vi∈Uk，uk與服務(wù)集Uk中節(jié)點(diǎn)之間的最大距離為稱為網(wǎng)關(guān)uk的覆蓋半徑；所有網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)中的最大覆蓋半徑稱為網(wǎng)關(guān)集{uk}K的覆蓋半徑；所述無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署方法使得網(wǎng)關(guān)集的覆蓋半徑最小，如式(2)所示：minmax1≤k≤Kmaxvi∈Uk(d(vi,uk))s.t.{uk}K⋐R2---(2)]]>使用微分進(jìn)化算法進(jìn)行上述式(2)的尋優(yōu)求解，定義對于K個網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)，其在二維平面的坐標(biāo)為：(ak,bk)，k＝1,2,...,K，用網(wǎng)關(guān)坐標(biāo)組成的目標(biāo)向量為：X＝(x1,x2,...,xm)，其中m＝2K，x2k?1＝ak，x2k＝bk，第t組目標(biāo)向量為Xt＝(xt,1,xt,2,...,xt,m)；尋優(yōu)求解的過程如下：步驟一、網(wǎng)關(guān)位置向量初始化在網(wǎng)絡(luò)有效區(qū)域內(nèi)，隨機(jī)產(chǎn)生T組目標(biāo)向量X1,X2,...,XT組成第一代種群，種群中的每個目標(biāo)向量表示一組可能的網(wǎng)關(guān)位置坐標(biāo)；設(shè)置交叉因子F＝0.8，交叉概率為CR＝0.4，最大迭代次數(shù)P＝500，按照網(wǎng)絡(luò)區(qū)域大小設(shè)置目標(biāo)向量中各維數(shù)據(jù)的上下限范圍[down_limit,up_limit]；步驟二、網(wǎng)關(guān)位置向量變異操作對于由網(wǎng)關(guān)位置坐標(biāo)組成的第p代種群任意一個目標(biāo)向量其中：p＝1,2,...,P，t＝1,2,...,T；根據(jù)微分進(jìn)化算法按式(3)產(chǎn)生下一代網(wǎng)關(guān)位置坐標(biāo)組成的變異向量Vtp+1=(vt,1p+1,vt,2p+1,...,vt,mp+1);]]>vt,jp+1=xr1,jp+F(xr2,jp-xr3,jp),j=1,2,...,m---(3)]]>其中，和為第p代種群中隨機(jī)選擇的3個個體目標(biāo)向量第j位的元素，并且為3個不同的個體；交叉因子F是一個實(shí)數(shù)，用于控制差值的放大倍數(shù)，F(xiàn)＝0.8；按照式(3)進(jìn)行元素變異操作之后，再按照式(4)以初始化過程設(shè)定的目標(biāo)向量中各維數(shù)據(jù)上下限依據(jù)，將進(jìn)行元素變異操作之后超過有效界限的元素拉回到邊界處：vt,jp+1=down_limitifvt,jp+1<down_limitvt,jp+1ifdown_limit≤vt,jp+1≤up_limitup_limitifvt,jp+1>up_limit---(4)]]>步驟三、交叉操作在完成網(wǎng)關(guān)位置向量的變異操作后，產(chǎn)生下一代由網(wǎng)關(guān)位置坐標(biāo)組成的交叉向量其中向量的每位元素按照式(5)進(jìn)行計算ψt,jp+1=vt,jp+1rand≤CR||j=jrandxt,jp+1rand>CR||j≠jrand,j=1,2,...,m---(5)]]>其中，rand為0～1之間的隨機(jī)數(shù)，jrand為1～m中的隨機(jī)整數(shù)；CR是交叉概率，CR＝0.4；步驟四、選擇操作d(vi,uk)為傳感器節(jié)點(diǎn)vi到網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)uk的跳數(shù)；對于第k個網(wǎng)關(guān)uk，其節(jié)點(diǎn)位置為(ak,bk)，k＝1,2,...,K；距離該網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)距離小于通信半徑的傳感器節(jié)點(diǎn)組成的集合為Θk，該網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)到Θk中任意節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)均為1；節(jié)點(diǎn)vi到Θk的距離為則節(jié)點(diǎn)vi到網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)uk的跳數(shù)可按式(6)計算：d(vi,uk)=1vi∈Θkminvl∈Θk(d(vi,vl))+1vi∉Θk---(6)]]>無線傳感器網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)優(yōu)化部署的適應(yīng)值計算函數(shù)為：f({uk}K)=max1≤i≤nmin1≤k≤Kd(vi,Θk)+1---(7)]]>在交叉操作完成后，按照式(8)進(jìn)行選擇操作：Xyp+1=Ψtp+1f(Ψtp+1)<f(Xtp)Xtpf(Ψtp+1)≥f(Xtp)---(8)]]>上述選擇過程是指如果新產(chǎn)生的個體向量由于父代中相應(yīng)位置的個體向量，則將其取代父代中的個體向量，進(jìn)入到新一代的種群中，使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)關(guān)位置坐標(biāo)種群能夠得到持續(xù)的優(yōu)化；步驟五、重復(fù)步驟二到步驟四直到迭代次數(shù)到達(dá)P＝500，在第500代種群中分別按照式(7)計算各個目標(biāo)向量對應(yīng)的適應(yīng)值，適應(yīng)值最小的一個目標(biāo)向量即為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中網(wǎng)關(guān)的最優(yōu)部署位置坐標(biāo)。...
【技術(shù)特征摘要】
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：楊京禮，許永輝，姜守達(dá)，
申請(專利權(quán))人：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：黑龍江;23
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