鄒茜

摘 要：隨著社會經(jīng)濟不斷發(fā)展進步，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也是十分迅猛的，尤其是在現(xiàn)代科學技術(shù)和信息技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的過程中，對無線傳感網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也起到了引導作用。對無線傳感網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究也是比較多的，不僅在研究的過程中提出了新的想法和措施，而且還發(fā)表了大量的研究著作，大大的促進了無線傳感網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和進步。本文就主要是在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，基于遺傳算法對無線傳感網(wǎng)絡(luò)的路徑進行優(yōu)化，并且在分析研究的過程中也我們也是需要考慮到一些無線傳感器的節(jié)點能量的損耗以及路由的恢復時間等一些現(xiàn)實的實際因素，并且我們在分析研究的過程中還需要將這些因素對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑的優(yōu)化進行處理。正是基于這些約束條件，就對遺傳算法的各個條件進行了細致的分析和研究，基于遺傳算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是路徑優(yōu)化是有效的，而且遺傳算法也能夠?qū)o線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑進行有效的優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：無線傳感器 路徑 遺傳算法 優(yōu)化分析

中圖分類號：TP274.1 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）01（b）-0011-02

隨著現(xiàn)代社會的發(fā)展進步，無線傳感技術(shù)的發(fā)展是十分迅速的，尤其是隨著現(xiàn)代社會信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展進步，學者和研究者對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的研究也是十分重視的，并且對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑的優(yōu)化分析研究比較重視的。隨著相關(guān)算法的提出，遺傳算法在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化的過程中發(fā)揮了重要的作用，使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的使用時限達到最大化。我們在分析研究的時候，由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點能量是有限的，并且在使用的過程中是不能夠進行補充，所以我們想要使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化就不僅是需要關(guān)注無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑的長度，而且還需要更加的關(guān)注我們在使用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的過程中對于網(wǎng)絡(luò)能量的損耗以及對能量的節(jié)約。

本文在對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑進行優(yōu)化的過程中主要是使用遺傳算法對這方面的內(nèi)容進行分析研究，并且在研究的過程中構(gòu)建了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑規(guī)劃和優(yōu)化的方法，希望通過本文的分析研究，可以為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑的優(yōu)化提供一些建議和借鑒。

1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的模型和拓撲描述

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，我們是需要對一些監(jiān)測的數(shù)據(jù)進行分析研究的，我們獲得的這些監(jiān)測數(shù)據(jù)其實主要是無線傳感器節(jié)點是源節(jié)點，這些相關(guān)的數(shù)據(jù)主要是通過多跳匯集到了匯聚節(jié)點或者是基站，然后這些相關(guān)的數(shù)據(jù)就需要通過互聯(lián)網(wǎng)或者是衛(wèi)星傳送給用戶或者是管理節(jié)點。我們在對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑進行優(yōu)化分析研究的時候，我們在分析研究的時候主要是通過低能量的自使用分層簇結(jié)構(gòu)的算法，我們通過在這種算法使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路徑不斷的得到有效的優(yōu)化。這種算法主要是對無線傳感器的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測區(qū)域進行 集群分組，我們主要是將這種分組稱為是簇，我們在進行計算的時候，每一個簇是需要一個簇頭的節(jié)點的，每一個簇頭節(jié)點的主要任務是負責這個簇內(nèi)的節(jié)點或者是基站的通信情況或者是對相關(guān)的數(shù)據(jù)進行壓縮等一些負面的內(nèi)容，每一個簇內(nèi)的簇頭節(jié)點主要是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)通信路徑上的目標節(jié)點，我們在分析研究的時候發(fā)現(xiàn)，這個節(jié)點的位置是不固定的，并且是按照某種規(guī)則而產(chǎn)生的，我們在研究的過程中為了大大的簡化網(wǎng)絡(luò)的復雜性，并且使得遺傳算法在計算的過程中不丟失有效性。所以我們在分析研究的時候是需要將簇看作是二維平面空間內(nèi)的矩形區(qū)域，但是我們在進行研究計算的時候，由于區(qū)域的大小、傳感器的節(jié)點和數(shù)目以及相關(guān)的位置也是知道的，因此我們在進行計算的時候?qū)τ谝恍╈o止不動的節(jié)點看作是一個區(qū)域內(nèi)的一個點，由于在相關(guān)的區(qū)域內(nèi)每一個節(jié)點的初始能量都是相同的，并且相關(guān)的節(jié)點是隨機的分布在區(qū)域內(nèi)的每一個簇內(nèi)，這樣就使得區(qū)域內(nèi)的每一個節(jié)點是被賦予獨特的編號，也就是1，2，3，…，n。

我們就將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)抽象為G=（V，E），其中網(wǎng)絡(luò)節(jié)點集V=（Vhead，V1，V2，V3，V4，...，Vn）Vhead主要是為G的簇頭節(jié)點；并且Vi=（i=1，2，...，n）為這個簇內(nèi)的其他的感知節(jié)點，各個節(jié)點之間的通信鏈路的路集為E=（e1，e2，...，em）；V中的各個節(jié)點之間的有效傳輸距離都為λ0，那么就會有如下的公式：

（1）

我們在進行分析研究的時候，如果是節(jié)點i和節(jié)點j之間是能夠連接成一些有效的鏈路的時候，那么就會使得L（i，j） =L（j，i）=1，但是如果我們在進行分析研究的時候，節(jié)點j與節(jié)點i之間是不能夠連接成有效的鏈路的時候，那么就會使得L（i，j）=L（j，i）=0。

2 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑的優(yōu)化的遺傳算法設(shè)計

2.1 基于遺傳算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑的優(yōu)化思想

我們在遺傳算法的基礎(chǔ)上對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑的優(yōu)化思想進行分析研究的時候，我們首先是需要對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路徑進行優(yōu)化問題的模型進行構(gòu)建，在進行構(gòu)建之后我們是需要進行初始化的措施，我們在這個過程中是需要使用遺傳算法進行計算，這主要是由于我們在這個過程使用遺傳算法進行計算不僅是計算的算法也是比較簡單的，而且也是具有通用性的，并且由于我們在進行計算的時候遺傳算法是具有搜索功能的，這樣我們在使用遺傳算法進行計算的時候，大大的提高了遺傳算法的搜索效率。

2.2 染色體和編碼分析研究

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的通信路徑主要是路徑中的傳感器節(jié)點的序列構(gòu)成的，相關(guān)的節(jié)點i（xi，yi）主要是可以利用浮點編碼來進行表示的。我們在進行表示的時候相關(guān)的浮點數(shù)操作和二進制的數(shù)是比較復雜的，但是我們在進行搜索的時候是可以搜索整個的運動空間的，不僅如此我們在進行搜索的時候還可以進行精確的定位。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑中的第一個點P1=（x1，y1）為源節(jié)點，最后的一個節(jié)點就為Pn =（xn，yn）為目標節(jié)點（簇頭節(jié)點）。這樣就使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑就如下面的表示：

Path=[P1，P2，P3，P4，P5，P6...PN]

（x1，y1）→（x2，y2）→（xn，yn） （2）

2.3 路徑優(yōu)劣與適應度函數(shù)分析研究

由于不同的染色體是由不同的傳感器節(jié)點序列構(gòu)成的，一般都是具有不同的節(jié)點個數(shù)，而且染色體的長度是可以變化。

我們對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路徑進行分析研究就會發(fā)現(xiàn)，我們是需要對無線傳感器的優(yōu)劣和適應度函數(shù)進行研究，我們主要是將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑的優(yōu)劣程度的評估值作為遺傳算法中的染色體的適應值，并且我們在進行研究的時候還需要將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化的約束條件全部的包含在內(nèi)，最后是需要使用相關(guān)的數(shù)值形式表示出來。

其次是我們是需要對不可行路徑的適應度函數(shù)進行分析研究，我們主要是設(shè)不可行路徑的適應度函數(shù)為極大的 罰函數(shù)P，P的數(shù)值是遠遠的大于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑所能夠達到的最大值的，而且我們經(jīng)過相關(guān)的分析研究發(fā)現(xiàn)，如果是適應度函數(shù)的數(shù)值是越來越小的，那么無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑就會是最優(yōu)的。

3 結(jié)語

本文主要是基于遺傳算法對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化進行分析研究，希望通過本文的分析研究，可以為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化提供一些建議和借鑒。

參考文獻

[1] 任代蓉，雷霖，胡學海，等.DEAC：一種分布式高效節(jié)能的自適應傳感器網(wǎng)絡(luò)聚類協(xié)議[J].傳感器與微系統(tǒng)， 2007，26（11）：47-50.

[2] 李劍，景博.自適應遺傳算法在多邊議題協(xié)商中的應用[J]. 北京郵電大學學報，2008，31（6）：67-70.