智能算法及其在无线传感器网络覆盖优化问题中的应用

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1、声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用权的说明’本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的

2、全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。签名：■正1习：导师签名：盗丞垒日期：．融l冬I参。r太原理工大学硕士研究生学位论文智能算法及其在无线传感器网络覆盖优化问题中的应用摘要IIIIIdMMMIHIIIIIIIIIY2395124在无线传感器网络(WirelessSensorNetwork，WSN)技术的相关研究中，从目前的情况来看，传感器节点布局的优化是研究的热点，WSN的覆盖率和网络生命周期是节点布局需要特别关注的两个重要因素。本文利用智能算法对传感器节点的布局进行优化，以实现WSN的覆盖率和生命周期的最大化。首先分别对粒子群优化算法(ParticleSwarmOptim

3、ization，PSO)和人工鱼群优化算法(ArtificialFishSwarmAlgorithm，AFSA)进行改进研究，然后将两者相结合，提出一种基于AFSA和PSO的混合优化算法，并将其应用于WSN覆盖问题的优化，从而达到提高WSN的覆盖率的目的。其次以ZigBee无线传感器网络技术作为所要研究的对象，选择ZigBee无线传感网络技术在煤矿井下的应用为背景，利用AFSA和PSO的混合算法来优化锚节点的布局，从而使WSN的生命周期得以延长。论文具体的研究工作如下：1．本文对几种常见的群体智能算法的基本思想进行了简要阐述，以PSO和AFSA为主要研究对象，对PSO算法的不足之处进行分

4、析并提出改进的方法，然后对AFSA的基本原理，人工鱼模型，四种基本行为以及算法流程进行了深入介绍，同时也分析了AFSA的改进策略。最后提出一种基于AFSA和PSO的混合优化算法，该算法结合了AFSA和PSO的优点，兼具良好的全局收敛性能以及较快的局部搜索速度，使得其搜索能力更加强大。2．主要对WSN的覆盖分类和数学模型进行简要概述，然后将AFSA太原理工大学硕士研究生学位论文和PSO的混合算法应用到WSN的覆盖优化，并进行了仿真，通过对仿真结果的分析可知，在WSN覆盖优化问题中，AFSA和PSO的混合算法要比AFSA算法或PSO算法更具有优势，使WSN的覆盖能力得到很大提高。3．本文以Z

5、igBee技术作为研究对象，对ZigBee技术的特点、优势、协议基础、拓扑结构等进行了简要介绍，同时对以ZigBee技术为基础的矿井人员定位系统中的锚节点布局进行优化，将改进的双层布局策略与传统布局进行仿真分析。进而将AFSA和PSO的混合算法用于优化锚节点的布局，与改进的双层布局策略进行了对比，结果表明，AFSA和PSO的混合算法在延长ZigBee网络生命周期和降低锚节点能耗方面更具有优势。关键词：无线传感器网络，覆盖优化，人工鱼群算法，粒子群算法，ZigBee太原理工大学硕士研究生学位论文n呵TELLIGENCEALGORITHMANDITSAPPLICATIONINCOVERAGE

6、0PTIMIZATIONOFWIRELESSSENSORNETWORKSABSTRACTIntheWirelessSensorNetwork(WSN)technologyresearch，fromthecurrentsituation，thecoverageoptimizationofthesensornodesisthehotspotofresearch，andthecoverageofWSNandthenetworklifecyclearethetwoimportantfactorsneedtobepaidspecialattentioninthenodesarrangement．I

7、nordertorealizethecoverageandthenetworklifecyclemaximization，intelligentalgorithmsareusedinthesensorlayoutoptimization．First，theparticleswarFfloptimization(PSO)algorithmandtheartificialfishswarnaalgorithm(AFSA)areimpro