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基于改进粒子群优化算法的传感器部署机制_论文

2 0 1 6年  第 1 2期  仪 表 技 术 与 传 感 器   I n s t r u me n t   T e c h n i q u e   a n d  S e n s o r   2 01 6   NO .1 2   基 于 改进 粒 子 群 优 化 算 法 的传 感 器 部 署 机 制  丁晨 阳  , 彭  军   ( 1 . 扬州市职业大学 电子 工程学院 , 江苏扬 州 2 2 5 0 0 9 ; 2 . 中南大学信息科学与 工程 学院 , 湖南长沙 4 1 0 0 7 5 )   摘要 : 为提 高无 线传 感 器 网络 性 能 , 通 过恰 当的传 感 器部 署 机 制获得 优 化 的覆盖 是很 重要 的 问题 。   改进 的粒 子群优 化 算法 通过 重新 部 署初 始随机 分 布 的移 动传 感 器 。 改 善 了覆 盖 效 果。针 对 粒 子 群优 化  算法 可能 出现 局部 最优 而 导致覆 盖优 化 效果 降低 问题 , 引入模 拟退 火算 法 的接 受规 则 更新 微 粒 的速 度  和 位 置 。为减 少算 法执 行 时 间 , 采用 V o r o n o i 图覆 盖 空缺 和 传 感 器 间距 离的 标 准偏 差设 计 了适 应 度 函  数 。最后根 据 移动 距 离调整 各 个传 感 器 的移 动 目标 , 减 少 了能 量 消耗 。仿 真 结果 表 明 : 和原 始 粒 子 群  算 法相 比 , 改进 的算 法能 够获得 更 高的覆 盖 率 、 更 快 的收敛 以及 更低 的 能量 消耗 。   关键词 : 传 感 器部 署 ; 覆盖 ; 粒子 群优 化 ; 模 拟 退 火  中图分 类号 : T P 3 9 3   文 献标 识码 : A   文章 编号 : 1 0 0 2 — 1 8 4 1 ( 2 0 1 6 ) 1 2 — 0 1 7 6 — 0 5   S e ns o r   De pl o y me n t   S c he me   Ba s e d  o n   I mp r o v e d  Pa r t i c l e   S wa r m  Opt i mi z a t i o n   DI NG  C h e n — y a n g  . P ENG   J u n   ( 1 . De p a r t me n t   o f   E l e c t r i c a l   E n g i n e e r i n g , Ya n g z h o u   P o l y t e c h n i c   C o l l e g e , Y a n g z h o u   2 2 5 0 0 9 , C h i n a ;   2 . S c h o o l   o f   I n f o r ma t i o n   S c i e n c e   a n d   En g i n e e r i n g, Ce n t r a l   S o ut h   Un i v e r s i t y, Ch a n g s h a   4 1 0 0 7 5。 Ch i n a)   Abs t r ac t : Ab s t r a c t : F o r   t h e   e ic f i e n c y   o f   s e ns o r   n e t wo r k, t he   a p pr o p ia r t e   s e n s o r   d e p l o y me n t   s c he me   t o   a c h i e v e   t he   o p t i ma l   c o v e r a g e   i s   a n   i mp o r t a n t   i s s u e . Mo b i l e   s e n s o r s   we r e   r e d e p l o y e d   t o   a c c o mp l i s h   a   b e t t e r   a r r a n g e me n t   a f t e r   t h e   i n i t i a l   r a n d o m   d e p l o y —   me n t   b y   i mp r o v e d   p a r t i c l e   s wa r m  o p t i mi z a t i o n . T o   p r e v e n t   p a r t i c l e   s w a r f l   o p t i mi z a t i o n   a l g o r i t h m  f a l l i n g   i n t o   a   l o c a l   o p t i mu m  s o l u —   t i o n, s i mu l a t e d   a n n e a l i n g   wa s   i mp o r t e d   a n d   i t s   a c c e p t a n c e   r u l e   wa s   u s e d   t o   d e t e m i r n e   t h e   n e w  v e l o c i t y   a n d   p o s i t i o n   o f   p a r t i c l e s .   Vo r o n o i   v a c a n c y   a n d   s t a n d a r d   d e v i a t i o n   o f   t h e   d i s t a n c e s   b e t w e e n   s e n s o r s   w e r e   u s



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