基于蚁群算法的无线传感器网络节点覆盖优化方法

摘要

本发明将蚁群算法运用到无线传感器网络节点最优覆盖问题上。在使用蚁群优化算法作为优化工具对问题进行求解的时候，将问题的重点放在无线传感器网络节点覆盖中的随机覆盖问题上，并将问题模型化为0/1规划问题，然后运用蚁群算法进行求解。在提出的算法中，将信息素放置在传感器网络节点上，每个节点赋予两个信息素，分别指示该节点“被选择”和“不被选择”的信息量。同时，在算法中设置了有效的启发式信息以引导蚂蚁的搜索行为。蚂蚁将根据信息素和启发式信息决定使用哪些节点进行覆盖。最后，通过仿真测试验证了发明的算法的有效性和高效性。

主权项

1、一种基于蚁群算法的无线传感器网络节点覆盖优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)问题的生成。在D×D区域内随机散布N个传感半径为R的无线传感器。(2)初始化算法的各个参数。(3)设k＝1。(4)让蚂蚁k随机选择从一个传感器节点开始搜索，并选择该节点进行覆盖。(5)蚂蚁k随机选择下一个未考虑的节点i进行判断，根据启发式信息和信息素的取值决定是否选择该节点进行覆盖。(6)判断蚂蚁是否已经考虑了所有节点，完成解的构造。如果是，则继续步骤(7)，否则回到步骤(5)。(7)k＝k+1，如果k>N，其中N表示算法中的蚂蚁数量，则继续步骤(8)，否则回到步骤(4)。(8)评估所有蚂蚁构造出的解的适应值，运用的适应值函数为：maxf(X)＝w1f1(X)+w2(1-f2(X))其中，f1表示覆盖率，f2来表示消耗率。S＝{S1，S2，...，SN}表示无线传感器节点集合，X代表的节点子集是S*＝{Sj，|xj＝1}。A表示整个区域的面积。|S|表示所有传感器节点的数目。|S*|表示开启的传感器数目。w1和w2分别表示f1和f2的权重。(9)执行信息素的更新。(10)如果达到结束条件，就终止优化程序，否则回到步骤(3)。