無線傳感網(wǎng)中基于Q學(xué)習(xí)的多基站分簇拓?fù)渌惴ㄑ芯?pdf

1、物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開無線傳感器網(wǎng)絡(luò)，因?yàn)樗鼘?duì)現(xiàn)實(shí)物理世界的感知控制是通過無線傳感器網(wǎng)這一全新的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)來完成的。其中路由技術(shù)作為無線傳感網(wǎng)組網(wǎng)的基礎(chǔ)，引起了廣泛的研究。由于無線傳感網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)一次性播撒后，無法給節(jié)點(diǎn)持續(xù)供應(yīng)能量，那么如何將有限的能量資源盡可能的用在延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期上便顯得尤為重要。在路由協(xié)議中優(yōu)化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)將直接提高網(wǎng)絡(luò)的能量有效性和自適應(yīng)維護(hù)性，而多級(jí)簇樹拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)作為分簇路由協(xié)議的基礎(chǔ)，在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的眾多路由

2、協(xié)議中具有著廣泛的應(yīng)用研究意義。
　　本文首先介紹ETBG算法(The Energy-Aware Topology Protocol Based on Gradient)即基于梯度的有網(wǎng)關(guān)的分簇拓?fù)淇刂扑惴?，該算法根?jù)極大權(quán)獨(dú)立集的概念結(jié)合梯度思想生成多級(jí)簇樹，算法中節(jié)點(diǎn)競選簇頭的能力僅考慮能量和鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目，簇樹路徑的選擇僅由簇頭節(jié)點(diǎn)的權(quán)值來決定，忽略了其它可能的影響因素，未能找到最優(yōu)成樹路徑。而且在大規(guī)模的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，單

3、基站的ETBG算法會(huì)造成“能量空洞”的問題，因?yàn)榭拷镜墓?jié)點(diǎn)需要接收融合大量的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)，能量消耗非常大，嚴(yán)重地縮短網(wǎng)絡(luò)的生命周期。針對(duì)ETBG優(yōu)化算法中存在的問題，本文提出基于Q學(xué)習(xí)的多基站分簇拓?fù)淇刂扑惴–TQL（The Multiple Base Stations Clustering Topology Control Based on Q-learning）。算法根據(jù)不同的場景來選擇基站數(shù)目，利用有序加權(quán)平均(OWA)算子多屬性

4、決策的方法確定節(jié)點(diǎn)的權(quán)值，其中節(jié)點(diǎn)的綜合權(quán)值考慮到剩余能量因素、鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)目因素以及距離因素；然后結(jié)合圖論和定向擴(kuò)散中梯度的思想對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分簇；最后運(yùn)用Q學(xué)習(xí)算法對(duì)簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行周期性的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，比較到達(dá)不同基站的不同路徑上的Q值進(jìn)行最優(yōu)路徑的選擇，從而實(shí)現(xiàn)分簇拓?fù)淇刂?。通過仿真分析表明，CTQL算法在單基站情況下相對(duì)于ETBG優(yōu)化算法可以有效地延長網(wǎng)絡(luò)的生命周期，而CTQL算法在多基站情況與單基站情況下比較，可以更加有效的延長生命周期。