智能算法及其在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化問題中的應(yīng)用.pdf

1、在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）技術(shù)的相關(guān)研究中，從目前的情況來看，傳感器節(jié)點布局的優(yōu)化是研究的熱點，WSN的覆蓋率和網(wǎng)絡(luò)生命周期是節(jié)點布局需要特別關(guān)注的兩個重要因素。本文利用智能算法對傳感器節(jié)點的布局進行優(yōu)化，以實現(xiàn)WSN的覆蓋率和生命周期的最大化。首先分別對粒子群優(yōu)化算法(PSO)和人工魚群優(yōu)化算法（AFSA）進行改進研究，然后將兩者相結(jié)合，提出一種基于AFSA和PSO的混合優(yōu)化算法，并將其應(yīng)用于WSN覆蓋問題的優(yōu)化，從而達(dá)到提高WSN的

2、覆蓋率的目的。其次以ZigBee無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為所要研究的對象，選擇ZigBee無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在煤礦井下的應(yīng)用為背景，利用AFSA和PSO的混合算法來優(yōu)化錨節(jié)點的布局，從而使WSN的生命周期得以延長。論文具體的研究工作如下:
　　 1.本文對幾種常見的群體智能算法的基本思想進行了簡要闡述，以PSO和AFSA為主要研究對象，對PSO算法的不足之處進行分析并提出改進的方法，然后對AFSA的基本原理，人工魚模型，四種基本行為以

3、及算法流程進行了深入介紹，同時也分析了AFSA的改進策略。最后提出一種基于AFSA和PSO的混合優(yōu)化算法，該算法結(jié)合了AFSA和PSO的優(yōu)點，兼具良好的全局收斂性能以及較快的局部搜索速度，使得其搜索能力更加強大。
　　 2.主要對WSN的覆蓋分類和數(shù)學(xué)模型進行簡要概述，然后將AFSA和PSO的混合算法應(yīng)用到WSN的覆蓋優(yōu)化，并進行了仿真，通過對仿真結(jié)果的分析可知，在WSN覆蓋優(yōu)化問題中，AFSA和PSO的混合算法要比AFSA算法

4、或PSO算法更具有優(yōu)勢，使WSN的覆蓋能力得到很大提高。
　　 3.本文以ZigBee技術(shù)作為研究對象，對ZigBee技術(shù)的特點、優(yōu)勢、協(xié)議基礎(chǔ)、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等進行了簡要介紹，同時對以ZigBee技術(shù)為基礎(chǔ)的礦井人員定位系統(tǒng)中的錨節(jié)點布局進行優(yōu)化，將改進的雙層布局策略與傳統(tǒng)布局進行仿真分析。進而將AFSA和PSO的混合算法用于優(yōu)化錨節(jié)點的布局，與改進的雙層布局策略進行了對比，結(jié)果表明，AFSA和PSO的混合算法在延長ZigBee網(wǎng)絡(luò)