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        基于遺傳算法的茶園無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法

        2020-03-24 11:10:36劉星亮
        關(guān)鍵詞:適應(yīng)度茶園無線

        劉星亮

        (安康學(xué)院 電子與信息工程學(xué)院,陜西 安康725000)

        茶葉品質(zhì)的高低,與產(chǎn)地生態(tài)環(huán)境密切相關(guān)。茶葉的色、香、味等品質(zhì)特點(diǎn)主要受化學(xué)成分的影響。中國茶葉種植區(qū)域分布廣泛,不同地區(qū)的種植方式也不相同。茶園大多位于山坡地帶,雨水時(shí)空分布不勻,依靠人工難以有效監(jiān)測,管理較為粗放,難以采取有針對性的措施。做好茶園氣候環(huán)境的監(jiān)測工作,根據(jù)環(huán)境信息提前做好準(zhǔn)備工作,對提高茶葉產(chǎn)量,由明顯的促進(jìn)作用。隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的不斷發(fā)展,特別是在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)方面無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)技術(shù)在環(huán)境監(jiān)測上改變了過去繁瑣的現(xiàn)場測量方式,降低了勞動(dòng)強(qiáng)度。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)無需大規(guī)模布線,適應(yīng)偏遠(yuǎn)山區(qū)復(fù)雜多變的地理環(huán)境,為山區(qū)茶園環(huán)境信息監(jiān)測,實(shí)現(xiàn)茶園環(huán)境信息動(dòng)態(tài)采集與管理,優(yōu)化栽培技術(shù),提高茶葉產(chǎn)量和品質(zhì)提供了思路和解決方案。

        1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)

        無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是由大量智能傳感器節(jié)點(diǎn)通過無線信道連接,采用多跳、自組織網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形成的一種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)。實(shí)際應(yīng)用中,網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)協(xié)同合作,通過對不同區(qū)域數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理及交換來完成整個(gè)區(qū)域的任務(wù)。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示,由不同功能的無線傳感器節(jié)點(diǎn)、接收發(fā)送器(網(wǎng)關(guān))、Internet(或通信衛(wèi)星)、監(jiān)控中心組成,能夠?qū)崿F(xiàn)對特定區(qū)域內(nèi)感知對象的信息進(jìn)行實(shí)時(shí)采集,經(jīng)多跳路由方式無線傳輸和集中處理后通過Internet 或通信衛(wèi)星將數(shù)據(jù)上傳至控制中心。因此,在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中多用于對作物生長環(huán)境參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測,比如空氣、土壤的溫濕度和光照強(qiáng)度等數(shù)據(jù),最后通過數(shù)據(jù)分析預(yù)測作物的生長情況,對農(nóng)業(yè)作業(yè)進(jìn)行及時(shí)的調(diào)整,以達(dá)到降低生產(chǎn)成本、增加作物產(chǎn)量、減少水肥等資源浪費(fèi)的目的。

        圖1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

        2 無線傳感器節(jié)點(diǎn)定位及覆蓋

        無線傳感器節(jié)點(diǎn)自身定位問題一直是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的重點(diǎn)。傳感器節(jié)點(diǎn)的定位是對該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的坐標(biāo)進(jìn)行測定,一般采用基于距離的測量來測定坐標(biāo),通過已知圓形的圓心坐標(biāo),通過多個(gè)圓形相交的方式,來測量被測節(jié)點(diǎn)的位置及覆蓋范圍。在實(shí)際應(yīng)用中一般根據(jù)環(huán)境的具體情況,大多根據(jù)節(jié)點(diǎn)的功能特點(diǎn)和某區(qū)域監(jiān)測需要,以隨機(jī)的方式投放在目標(biāo)區(qū)域內(nèi),具體位置并不固定也不能預(yù)先進(jìn)行確定。在茶園環(huán)境信息監(jiān)測中,會(huì)根據(jù)現(xiàn)場地形和茶樹位置的差異來布置傳感器節(jié)點(diǎn),只有確定了網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的有效位置,才能準(zhǔn)確地測定對應(yīng)區(qū)域內(nèi)的溫濕度和光強(qiáng)度等參數(shù)。茶園中傳感器節(jié)點(diǎn)位置一經(jīng)確定,在整個(gè)工作過程中并不會(huì)發(fā)生變動(dòng),但是由于均處于自然環(huán)境當(dāng)中,采用電池供電,一旦電能耗光或者損壞,更換并不方便且成本高,面對節(jié)點(diǎn)的意外失效,網(wǎng)絡(luò)的整個(gè)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生變化。因此,提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的利用效率,保持整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的連通性成為了該領(lǐng)域重要的優(yōu)化方向。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋就是利用節(jié)點(diǎn)覆蓋技術(shù)完成對目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的參數(shù)采集。覆蓋方式主要分為三種:一是對被覆蓋范圍內(nèi)的特定目標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測;二是對跨越敏感區(qū)域情況的監(jiān)測;三是要求目標(biāo)區(qū)域完全被覆蓋,對該區(qū)域內(nèi)所有的點(diǎn)都能夠進(jìn)行監(jiān)測?;诓鑸@的特殊環(huán)境,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋方式主要集中在后兩種。其次,判斷節(jié)點(diǎn)對區(qū)域覆蓋成功與否是根據(jù)預(yù)設(shè)條件來判斷,但由于無線傳感器節(jié)點(diǎn)的感知范圍有限,因而主要判定在一定條件范圍內(nèi)傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量和每個(gè)節(jié)點(diǎn)所能覆蓋的茶樹數(shù)量。

        3 基于遺傳算法的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法

        遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)是一種根據(jù)大自然生物遺傳規(guī)律和進(jìn)化過程,模仿自然界優(yōu)勝劣汰的規(guī)則,提出的一種高效自適應(yīng)全局優(yōu)化搜索算法。通過編碼將個(gè)體組成種群,并根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算,選出適應(yīng)度大的個(gè)體,通過選擇、交叉和變異三種遺傳算子的使用,逐代進(jìn)化直至得到最優(yōu)解。因此,在整個(gè)進(jìn)化過程中,會(huì)大概率產(chǎn)生子代的往往是適應(yīng)度高的個(gè)體,通過數(shù)代不停的更新,整個(gè)群體因個(gè)體的不斷優(yōu)化而得以進(jìn)化。

        本項(xiàng)目中傳感器節(jié)點(diǎn)監(jiān)測的對象是茶園的環(huán)境信息,而判斷該區(qū)域是否被成功監(jiān)測,則要檢測該無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)對茶園中茶樹的生效個(gè)數(shù)。部分節(jié)點(diǎn)的傳感器感知范圍有限,例如土壤濕度、光照強(qiáng)度等僅能通過監(jiān)測其周圍環(huán)境信息來實(shí)現(xiàn)其功能。因此約定兩點(diǎn)作為茶樹被成功監(jiān)測的條件:一是節(jié)點(diǎn)無法感知自身限定條件外的區(qū)域;二是被覆蓋的茶樹必須要滿足節(jié)點(diǎn)的條件,該節(jié)點(diǎn)視為對茶樹生效。一般來說,為保證網(wǎng)絡(luò)通信的流暢和對覆蓋區(qū)域的監(jiān)測,傳統(tǒng)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)長期處于喚醒狀態(tài)。

        仿真中傳感器節(jié)點(diǎn)在茶園中隨機(jī)進(jìn)行分布,假定節(jié)點(diǎn)總個(gè)數(shù)為M個(gè)。遺傳算法的實(shí)施過程如下:

        (1)個(gè)體編碼及種群初始化。對種群中所有個(gè)體進(jìn)行編碼并賦值,目的是為了產(chǎn)生一組候選變量(初始種群),編碼通常采用二進(jìn)制0 和1(規(guī)定:“0”——該節(jié)點(diǎn)休眠;“1”——該節(jié)點(diǎn)喚醒工作)。(2)適應(yīng)度函數(shù)設(shè)置及選擇。對種群中的個(gè)體依據(jù)適應(yīng)條件進(jìn)行賦值,將節(jié)點(diǎn)覆蓋問題轉(zhuǎn)化為模型優(yōu)化問題。種群中的個(gè)體是被選擇還是淘汰主要根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度值和其所占的比例,并通過M次輪盤賭的方式,依次選出M個(gè)新個(gè)體組成新的種群。這樣群體中適應(yīng)度值高的個(gè)體(優(yōu)良個(gè)體)可以一直繁殖下去,最終產(chǎn)生最優(yōu)群體。(3)交叉和變異。群體中選擇出來的兩個(gè)個(gè)體之間的部分代碼互換或交叉運(yùn)算。交叉概率越大,新個(gè)體產(chǎn)生的速度就越快,但也會(huì)導(dǎo)致高適應(yīng)度個(gè)體被破壞;交叉概率越小,搜索過程緩慢,因此需要不停反復(fù)計(jì)算,避免產(chǎn)生不良個(gè)體。此外,按照變異概率對個(gè)體中某一位或者某幾位值做變異運(yùn)算(一般取反),目的是為了防止某些個(gè)體處于不變的狀態(tài)而失去較有用的基因,而變異概率取值一般很小。(4)循環(huán)迭代。將經(jīng)過選擇、交叉和變異后形成的新個(gè)體組成下一代種群,循環(huán)迭代,直到迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的次數(shù),或者群體的解達(dá)到最優(yōu)。結(jié)束算法,輸出最后一代無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化結(jié)果。

        以下優(yōu)化前后網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)覆蓋有效范圍比較:

        4 結(jié)論

        為了達(dá)到茶葉增產(chǎn)的同時(shí)降低生產(chǎn)成本減少浪費(fèi)的目的,需要監(jiān)測茶園的環(huán)境信息,預(yù)測茶樹的生長情況,給與茶園精準(zhǔn)作業(yè)。通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測茶樹的生長環(huán)境信息,將監(jiān)測結(jié)果回傳至監(jiān)控中心,工作人員根據(jù)實(shí)際情況將所需養(yǎng)分準(zhǔn)確的作用于茶樹的生長環(huán)境,既能減少浪費(fèi),也能節(jié)省人力資源。實(shí)驗(yàn)證明經(jīng)遺傳算法優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)覆蓋中,會(huì)通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的位置及休眠順序,來提高無線傳感器節(jié)點(diǎn)的有效覆蓋,降低網(wǎng)絡(luò)的整體能量損耗,延長節(jié)點(diǎn)使用壽命,適合各類無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的位置優(yōu)化。

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