基于改进遗传算法的电厂粉尘监测节点覆盖控制研究

为有效降低粉尘环境监测中存在盲区和管控缺失的风险,优化火电厂粉尘环境监测系统的节点覆盖控制,延长无线传感器网络(WSN)寿命,提出一种基于改进遗传算法的节能优化方法。首先构建基于节点覆盖率、节点布设总能耗和节点通信传输总能耗的网络覆盖质量目标函数;然后针对传统遗传算法存在局部最优和编码重复的问题,提出整数编码的染色体组合方案、自适应调节交叉和变异概率的方法,以及精英保留策略;最后通过仿真对比分析,确定优化后的节点数量和分布方案。结果表明:改进的遗传算法显著提高了收敛速度,所需迭代次数减少至20次,适应度值优化52.18%;在节点部署和覆盖研究中,优化后的节点数量为42个,覆盖率达97.28%,节点休眠率为76.19%,有效提升了火电厂粉尘环境监测系统的节能效果。

基于多策略改进蝴蝶优化算法的无线传感网络节点覆盖优化

针对无线传感网络(WSN)的节点覆盖存在着覆盖率低、节点分布不均匀的问题,提出一种基于多策略改进的蝴蝶优化算法(MIBOA)的节点覆盖优化策略。首先,将基础的蝴蝶优化算法(BOA)与麻雀搜索算法(SSA)结合改进搜索过程;其次,引入自适应权重系数提高寻优精度和收敛速度;最后,对当前最优个体进行柯西变异扰动,提高算法鲁棒性。基准测试函数的寻优实验结果说明,MIBOA基本可在3 s内求解测试函数最优值,且收敛平均值精度较BOA提高了97.96%。将MIBOA应用于WSN节点覆盖优化问题,与BOA和SSA相比,节点覆盖率至少提高了3.63个百分点;与改进灰狼优化算法(IGWO)相比,部署时间缩短了145.82 s;与改进鲸群优化算法(IWOA)相比,节点覆盖率提高了0.20个百分点且时间缩短了1112.61 s。综上,MIBOA可较好提高节点覆盖率并降低冗余覆盖率,有效延长WSN的生存时间。

MDFNSSDP:基于最小转发节点覆盖集合的无线自组网服务发现协议

服务发现是在网络中寻找所需服务的技术,它是无线自组网的一项基本技术.本文提出了一个高效的无线自组网服务发现协议:MDFNSSDP.MDFNSSDP在转发服务需求包时能充分利用各项信息最大限度减少需要覆盖的2跳邻居节点数量,并选用最少的转发节点来覆盖这些2跳邻居,从而大大节约了信息包开销,提高了协议效率.MDFNSSDP能在一次服务发现会话中完成多个服务发现任务,并能保证服务发现会话的覆盖范围,这一点已经通过理论分析得到了证明.计算机仿真结果表明了MDFNSSDP的显著优越性.

WSN中节点覆盖分层下的多路径路由协议

为了解决无线传感器网络(WSN)的路由问题,在分析了单路径路由协议和多路径路由协议的基础上,提出了节点覆盖层次模型。该模型根据节点到sink节点的最小跳数将网络分成以sink节点为中心的层次结构,并将邻居节点分成父节点、兄弟节点和子节点3类。并设计了在此模型下的路由协议MP-NCL。在该协议中,节点总是将感应到的数据向父节点转发,实现了跳数最小、多路径的数据传递。分析和仿真结果表明,节点覆盖层次模型和MP-NCL路由协议在延时、耗能、可靠性和生命期方面有较好的性能。

楼宇中火灾监测无线传感节点覆盖算法研究

该文介绍了无线传感网络在智能楼宇中的应用,详细分析了基于无线传感网络的楼宇火灾监测预警系统的系统结构,并从数学角度论证了一种在楼宇环境内应用的无线传感网络节点高效覆盖算法,有效地解决了冗余覆盖问题。

融合莱维飞行与混合变异的蝠鲼觅食优化传感器节点覆盖策略

为了解决无线传感器网络节点分布不均,导致有效网络覆盖率较低的问题,提出一种融合莱维飞行与混合变异的蝠鲼觅食优化传感器节点覆盖策略M⁃MRFO。首先,在蝠鲼种群初始化生成方面引入广义对立学习机制,提高种群在搜索空间内的多样性和算法遍历性;其次,结合莱维(Levy)飞行机制对算法的权重因子和翻滚因子进行调整,通过Levy飞行的随机跳跃式搜索提高种群的全局寻优能力;最后,提出针对精英个体的高斯分布和柯西分布混合变异方法,使算法具备跳离局部最优的能力。将改进算法应用于传感器节点的网络覆盖优化中,利用蝠鲼种群启发式觅食行为模式对节点部署位置迭代寻优。实验结果表明,与标准蝠鲼觅食优化算法MRFO、改进差分进化算法IDEA和混合改进蚁狮算法MS⁃ALO相比,改进算法M⁃MRFO能够有效降低节点冗余,更均匀地实现节点部署,提高网络覆盖率。

基于邻居信息的无线传感网络节点覆盖优化方法

无线传感网络的冗余节点会导致网络节点覆盖不均匀,为了提升无线传感网络节点覆盖效果,提出基于邻居信息的无线传感网络节点覆盖优化方法。利用邻居信息获取网络节点与邻居节点的距离、能量及覆盖率,根据获取结果判断无线传感网络中是否存有冗余节点,若存有冗余,则需要对节点实施休眠处理,以此降低节点能耗。基于处理结果建立无线传感网络覆盖模型,令网络节点在网络中均匀分布,并采用粒子群算法优化模型,使粒子能够不断迭代更新自身位置及速度,达到网络节点覆盖率最大化的目的,实现网络节点覆盖优化。实验结果表明,所提方法的无线传感网络节点覆盖率和收敛性分别高达97%和98.4%,能够有效实现网络节点部署,确保无线传感网络节点覆盖效果。

基于物联网的光纤应变传感器节点覆盖技术

在采用传统方法对光纤应变传感器网络节点进行覆盖时,节点部署缺乏随机性,导致覆盖漏洞、覆盖准确度低和能量消耗大等问题。提出一种基于物联网的光纤应变传感器网节点覆盖技术。通过构建3D有向感知模型,调节几何形状的主感知方向,在光纤应变网络节点的半径符合3D有向感知模型,且节点位置不再发生变化的前提下,在3D空间随机部署节点,获取3D光纤应变网络节点的覆盖率,通过计算离散点简化光纤应变传感器网络节点的覆盖率。通过调度光纤应变网络节点位置关系,提高覆盖质量,最终完成光纤应变传感器节点高效覆盖。仿真实验证明,本文研究的覆盖方法具有较高的可行性和有效性,能够很好的解决光纤应变传感器网络中节点覆盖的问题。

一种基于移动代理的无线传感网络节点覆盖算法

研究了一种基于移动代理的无线传感网络节点覆盖算法。利用该算法,不需要知道整个网络的拓扑结构,或全局信息就能快速有效地访问整个网络中的全部节点,实现节点覆盖的目的。仿真结果证明,即便考虑节点失效的影响,该算法仍然保证了一定的有效性。

融合节点覆盖范围和结构洞的影响力最大化算法

影响力最大化是社交网络分析中的一个重要问题,旨在挖掘可以使得信息在网络中传播范围最大化的一小组节点(通常称为种子节点)。基于网络拓扑结构的启发式影响力最大化算法通常仅考虑某单一的网络中心性,没有综合考虑节点特性和网络拓扑结构,导致其效果受网络结构的影响较大。为了解决上述问题,提出了一种融合覆盖范围和结构洞的影响力最大化算法NCSH。该算法首先计算所有节点的覆盖范围和网格约束系数;然后通过覆盖范围增益最大原则选择种子节点;其次,若存在多个节点增益相同,则按照网格约束系数最小原则选取;最后,重复上述步骤直至选出所有种子节点。NCSH在不同种子数量和不同传播概率条件下,在六个真实网络数据集上均保持着优异的效果,在影响力传播范围方面,比同类的基于节点覆盖范围的算法(NCA)平均提高了3.8%;在时间消耗方面,比同类的基于结构洞和度折扣的最大化算法(SHDD)减少了43%。实验结果表明,NCSH能有效解决影响力最大化问题。

基于节点覆盖范围的影响力最大化算法

为解决传统影响力最大化算法时间复杂度高,选出节点过于集中,导致富人俱乐部现象(rich-club)的问题,提出一种基于节点覆盖范围的影响力最大化算法,将节点覆盖范围作为节点选取的中心性评价指标,有效避免选取种子节点时节点过于集中。为进一步减少运行时间,对该算法进行CELF优化。在各种规模网络上的实验结果表明,该算法能够有效选取最具影响力的节点。

基于拨备满足模型的无线传感网节点覆盖算法

针对无线传感网预覆盖过程中存在覆盖盲区以及数据频繁重传而导致的节点覆盖抑制现象,提出了一种基于拨备满足模型的无线传感网网络覆盖算法。设计一种新的无线传感网节点覆盖模型,并构建覆盖指数、覆盖强度、覆盖均衡评估系数等评估维度,快速评估节点覆盖质量。再计算覆盖均衡评估系数,并采用拨备模型优化覆盖质量,确定覆盖性能优越的备用工作节点。随后,基于覆盖相似性原则评估工作节点覆盖性能,设计了节点首次覆盖评估方法,按节点移动路径依次评估覆盖指数统计均值,并根据目标节点进入覆盖区域的先后,逐次激活性能最佳的工作节点进行监测。仿真实验表明:与当前无线传感网常数节点覆盖方案相比,所提方案具有更高的网络覆盖率、更短的覆盖启动时间和更少的工作节点数目。

周期休眠轮询耦合拓扑优化的WSN节点覆盖算法

为改善WSN网络部署中存在节点覆盖能力不强、数据汇聚带宽较低及网络生命周期较短等问题,提出基于周期休眠轮询机制及拓扑优化的传输节点覆盖算法。设计一种网络中继节点预部署模型,采用周期休眠方法及聚类集合方法提高中继节点的覆盖能力;通过拉普拉斯校验机制对中继节点拓扑进行优化;构建基于最优连通度的网络拓扑参数更新方案,提高数据传输的稳定性。仿真结果表明,与当前相关的WSN节点覆盖算法相比,所提算法具有更强的覆盖能力,以及更高的数据汇聚带宽高及网络传输周期。

基于最小圆和Voronoi图的传感网节点覆盖部署快速优化算法

针对现有的传感网节点覆盖部署优化迭代算法,大多存在迭代次数较多、算法耗时较长、计算结果容易陷入局部最优等问题,提出一种基于最小圆和Voronoi图的优化算法,在对平面区域进行最佳部署规划以及给每个最优节点进行编号命名的同时,对散落于真实环境中的传感器节点进行对应编号,通过编号配对实现对传感器节点位置的快速调度优化。仿真实验测试的结果表明,所提出的算法能够使覆盖率得到保证且不易陷入局部最优,并且能够有效降低算法耗时和节点能耗。

无线传感器网络节点覆盖优化策略研究

无线传感器网络是一种多学科交叉、高度集成的技术,具有成本低、操作便捷、具有一定的感知通信能力等优势,已广泛应用在各个领域的环境监测中。然而在农林、野外等三维环境中,无线传感器的空间覆盖问题一直是研究的热点、难点,理想的二维平面环境中,无线传感器网络的性能、覆盖范围与三维环境截然不同。基于此,提出一种符合三维场景覆盖感知的无线传感器网络模型及算法。

光节点覆盖用户数的确定

本文从技术和经济的角度讨论HFC网络建设中,特别是进行HFC双向改造时,如何选择光节点(光工作站)覆盖的用户数问题,为网络改造方案的制定提供技术上的依据。

无线传感网络交叉覆盖节点路由删除仿真研究

针对无线传感网络中节点的覆盖范围较小,删除无用路由所用时间较长,导致网络覆盖率低和路由删除效率低的问题,提出无线传感网络交叉覆盖节点路由删除方法。建立节点覆盖模型,在节点覆盖模型的基础上将无线传感网络的覆盖率和连通性当做综合评价函数,构建无线传感网络交叉覆盖节点优化布局的数学模型,并采用罚函数结合无约束优化模型代替传统约束优化模型。运用自适应遗传算法求解无约束优化模型,实现无线传感网络中交叉覆盖节点的优化布局,进而删除无线传感网络中存在的无用路由。分析实验结果得出,所提方法的网络覆盖率高、路由删除效率高,说明所提方法实际应用性强。

Overlay网络上的覆盖节点的放置问题

Overlay服务网络是一种通用的服务框架,它利用覆盖网络技术来向用户提供各种各样的服务。该文在讨论Overlay服务网络的基础上,提出了覆盖节点放置的问题,对该问题进行了形式化,并提出了相应的算法,对算法进行了相应的仿真。

基于改进蛇优化算法的WSN覆盖研究

为了有效提高无线传感器网络(WSN)部署时的覆盖效果,增加节点间的连通性,提出一种基于改进蛇优化算法的节点多目标部署优化策略。在种群初始化阶段,针对蛇优化算法的随机种群初始化分布不均匀的问题,引入Halton序列初始化策略对种群个体进行初始化,并使种群各个节点具有一定区间范围内的随机性特征,既保证了初始化种群个体内均匀分布,又使得个体间具有多样性;在开发阶段,提出了一种新的觅食策略取代原本觅食阶段的方法,能够促使个体快速跳出局部最优;在开发阶段的交配模式中,提出了一种异性吸引策略取代交配策略,使算法具备更强的全局探索与开发能力。然后,将所提算法与基本的蛇优化算法、单阶段改进的蛇优化算法以及其他改进优化算法进行对比。仿真结果表明,不同阶段的改进策略对改进算法产生了不同程度的影响。此外,改进后的算法在无线传感器网络覆盖优化性能方面也优于其他改进的优化部署算法。

面向数量最少化的双层WSN中继节点部署算法

提出2种算法,目标是在监测区域部署中继节点,以便所有的传感节点都能和至少一个中继节点进行通信,同时保证中继节点数目最小化。整数线性规划最优解算法是对已选择出的CRegions通过数学上的整数线性规划的方法找到部署中继节点的最佳区域;传感网络规模较大时,提出启发式算法,将每一次排序后含传感节点个数最多的集合作为部署区域,经过多次循环排序后近似的找到部署中继节点的最佳位置。最后通过与2个同类算法在相同参数环境下进行仿真实验,比较仿真结果证明整数线性规划最优解算法及启发式算法在覆盖所有传感节点的前提下,部署中继节点最小化的性能较好,并且其部署时间也在可以接受的范围之内。