学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于种群交叉策略遗传算法的无线传感器网络结构设计

作　者: 张丽
导　师: 林文浩
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 无线传感器网络 遗传算法 最短距离 网络优化 路由路径
分类号: TP212.9
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 19次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


本文探讨了应用基于种群交叉策略遗传算法对无线传感器网络布局进行优化。无线传感器网络(Wireless Sensor Network WSN)是由一组低成本，低功耗，多功能和小规模的传感器节点组成的，能对环境进行感知并进行无线传输。WSN的这些特点使它有广泛的应用，然而，传感器节点的能源是有限且不可替换的，而且传感器节点的感应范围与传输范围也是有限的，这就让无线传感器网络中的能源消耗、覆盖率和数据通信路径成了目前研究的热门问题。能源消耗与传感器节点的传输数据信息的距离有密切关系，本课题中可以通过寻找传输数据信息的最短路径来降低能耗延长网络的生存周期；另一个问题是使用相同节点数目时WSN中节点覆盖率要尽可能大。由于收集信息的节点（即主节点）的通信距离有限且负载不均，本课题中还要为不能直接与中央节点通信的主节点寻找最优路径，并且考虑到距离与负载这两个问题。综合这些问题，WSN布局是一个多目标问题。本课题是利用遗传算法解决无线传感器网络中的生命周期、覆盖率、最短路由路径与负载平衡等多目标优化问题，因此要对遗传算法进行改进。使得最后的网络布局在多目标要求下达到近似最优，以使传感器网络覆盖率到达最大、延长生存周期、平衡各个主节点负载并能节省更多成本。针对以上问题，本论文中先建立了WSN的数学模型，并提出了基于种群交叉策略的遗传算法，而且引入了基于协商机制的遗传算法。基于种群交叉策略的遗传算法把WSN布局问题进行分治，把其分解为几个子问题，先对子问题进行求解，然后从子问题的解决方案中选出一部分进行互换，循环进行遗传操作，直至得到最终解。基于协商机制的遗传算法是计算子问题解的适应值，然后更新所以子问题中的适应值，直到循环结束得到总问题的解。实验结果表明，本文提出的算法可以针对WSN多目标问题快速地找到一个很好的解决方案。这种方法也适用于多种网络拓扑结构（均匀或非均匀）或其他多目标优化问题。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
第1章 绪论  8-15
  1.1 课题背景及目的意义  8-11
    1.1.1 课题背景  8-9
    1.1.2 研究目的与意义  9-11
  1.2 国内外相关技术发展现状  11-13
  1.3 本文的主要研究内容和组织结构  13-15
第2章 WSN 中的相关概念及其数学模型  15-23
  2.1 引言  15
  2.2 WSN 中的相关概念  15-16
    2.2.1 无线电能量耗散模型  15
    2.2.2 数据汇总  15-16
    2.2.3 感应范围  16
    2.2.4 生存周期  16
    2.2.5 网络负载  16
  2.3 WSN 覆盖率与生存期的数学模型  16-18
    2.3.1 问题描述  16-17
    2.3.2 数学模型  17-18
  2.4 最短路由路径数学模型  18-20
    2.4.1 问题描述  18-19
    2.4.2 数学模型  19-20
  2.5 WSN 网络布局数学总模型  20-22
  2.6 本章小结  22-23
第3章 基于种群交叉策略的遗传算法  23-35
  3.1 引言  23
  3.2 遗传算法  23-26
  3.3 遗传多目标优化  26-28
    3.3.1 多目标优化的基本概念  27
    3.3.2 适应值分配机制  27-28
  3.4 基于种群交叉策略的遗传算法  28-29
  3.5 基于协商机制的遗传算法  29-34
    3.5.1 基于协商机制的遗传算法  29-30
    3.5.2 贝叶斯网络  30-34
  3.6 本章小结  34-35
第4章 改进后的遗传算法在 WSN 中的应用  35-53
  4.1 引言  35
  4.2 利用基于种群交叉策略的遗传算法解决 WSN 优化问题  35-39
    4.2.1 分治法  35-36
    4.2.2 CEA 的具体操作  36-39
  4.3 CEA 在多目标最短路由路径中的应用  39-42
    4.3.1 种群初始化  39-40
    4.3.2 重组操作  40-41
    4.3.3 变异操作  41
    4.3.4 去除路径中的圈操作  41-42
  4.4 基于协商机制的遗传算法在 WSN 布局中的应用  42
  4.5 实验结果与分析  42-52
    4.5.1 覆盖率与生存期问题的实验结果与分析  42-47
    4.5.2 最优路由路径的实验结果与分析  47-49
    4.5.3 WSN 总布局的实验结果与分析  49-52
  4.6 本章小结  52-53
结论  53-54
参考文献  54-58
攻读学位期间发表的学术论文  58-60
致谢  60

相似论文

  1. 天然气脱酸性气体过程中物性研究及数据处理,TE644
  2. 压气机优化平台建立与跨音速压气机气动优化设计,TH45
  3. 基于无线传感器网络的电动汽车电池组综合测试技术研究,U469.72
  4. 无线传感器网络组播路由协议研究,TN929.5
  5. 基于ZigBee技术的无线传感器网络研究与实现,TN929.5
  6. 基于遗传算法和粗糙集的聚类算法研究,TP18
  7. 城市照明管理系统中的时间同步方法研究,TM923
  8. 基于zigbee的智能楼宇环境监测无线传感网络,TN929.5
  9. 基于遗传算法的矿山资源优化调度模型的研究,O224
  10. 磁流变阻尼器的力学特性及其在火炮反后坐中的应用研究,TB535.1
  11. 智能算法在车辆调度上的应用,TP301.6
  12. 物流中心货物调度分配的最优规划及算法研究,TP301.6
  13. 基于有限元法和遗传算法的电磁层析成像方法的研究,TM15
  14. 基于嵌入式运动控制器的立体仓库控制系统设计,TP273.5
  15. 面向楼宇环境监测的无线传感器网络设计与实现,TN929.5
  16. 传感器网络中渐变事件监测研究,TP212.9
  17. 障碍覆盖中传感器定位的研究,TN929.5
  18. 无线传感器网络定位系统研究及设计,TN929.5
  19. 无线传感器网络节点低功耗算法改进,TP212.9
  20. 改进和声搜索算法在车辆路径问题中的应用研究,TP301.6
  21. Multi-Radio传感器网络中跨层协议的研究,TN929.5

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化元件、部件 > 发送器（变换器）、传感器 > 传感器的应用
© 2012 www.xueweilunwen.com