專利名稱：基于向前式編碼策略的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化遺傳算法的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)和智能計(jì)算兩大領(lǐng)域，主要涉及一種基于向前式編 碼策略的遺傳算法優(yōu)化無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命的方法。
背景技術(shù)：
無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)通過(guò)在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)布置大量的無(wú)線傳感器來(lái)進(jìn)行監(jiān)測(cè)工作，如 環(huán)境監(jiān)測(cè)、軍事監(jiān)測(cè)、動(dòng)物行為跟蹤等。而無(wú)線傳感器自身的能量供給有限，其它能量 來(lái)源如太陽(yáng)能或風(fēng)能等又缺乏可靠性，因此如何通過(guò)減少傳感器的能量損耗、提高無(wú)線 傳感器網(wǎng)絡(luò)的壽命，是智能計(jì)算研究中的一個(gè)重要課題。該類型研究的基本目標(biāo)通過(guò)調(diào) 度控制不同傳感器的工作方式，比如某個(gè)時(shí)刻只讓能夠滿足覆蓋目標(biāo)區(qū)域的傳感器進(jìn)入 工作模式，而其他傳感器進(jìn)入休眠模式節(jié)省耗能，以達(dá)到減少損耗，提高無(wú)線傳感器網(wǎng) 絡(luò)壽命的目的。在如何調(diào)度傳感器的工作與休眠狀態(tài)的問(wèn)題上，已有的研究提出了不同的方 法在現(xiàn)有的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，一般由傳感器周期性地對(duì)自己附近的傳感器進(jìn)行 探測(cè)，從而判斷是否要改變工作狀態(tài)，但在這種情況下，該無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的壽命就得 不到保證。還有些方法為了達(dá)到節(jié)省能耗的目的，只注重每次如何選擇最少能耗的傳感 器子網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成監(jiān)測(cè)任務(wù)，卻忽略了整個(gè)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命的問(wèn)題，而且如果選擇出 來(lái)的子網(wǎng)絡(luò)中啟動(dòng)了較多監(jiān)測(cè)薄弱區(qū)域中的傳感器，那么一旦這些位于薄弱區(qū)域中的傳 感器的能量耗盡，即使其他區(qū)域中仍有大量能量充足的傳感器，也會(huì)使整個(gè)無(wú)線傳感器 網(wǎng)絡(luò)失效。因此，在保證覆蓋監(jiān)測(cè)目標(biāo)的前提下，特別處理位于監(jiān)測(cè)薄弱區(qū)域的傳感 器，找出并利用冗余的傳感器，把它們安排在同一個(gè)優(yōu)化的工作/休眠調(diào)度計(jì)劃內(nèi)，才 是優(yōu)化無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命的最佳方式。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，學(xué)界提出了不同的計(jì)算方式，但都存在某種缺陷，比如計(jì)算時(shí) 間會(huì)隨著傳感器數(shù)量的增多而顯著增大；或者雖然能夠保持較快的計(jì)算速度解決具有大 量傳感器的情況，但是計(jì)算出的傳感器調(diào)度解質(zhì)量不高；還有其它一些算法，則是犧牲 了目標(biāo)監(jiān)測(cè)區(qū)域的覆蓋率來(lái)達(dá)到延長(zhǎng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命的目的。另一方面，遺傳算法 也被應(yīng)用到其中，相比起其它算法，它能更高效地運(yùn)作。比如有人把傳感器看作基因進(jìn) 行編碼，把傳感器子網(wǎng)絡(luò)看作一條條獨(dú)立的染色體，雖然取得一定的改進(jìn)，但都沒(méi)有考 慮到把染色體中冗余的傳感器分離出來(lái)，使其形成新的、能夠全覆蓋監(jiān)控區(qū)域的傳感器 子網(wǎng)絡(luò)，因此該方法只適用于傳感器數(shù)量較少，待覆蓋的目標(biāo)較少的情況。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服既有的計(jì)算方式在計(jì)算速率不夠高、調(diào)度質(zhì)量不佳、缺乏對(duì)冗余傳感 器的考慮等方面的問(wèn)題，本發(fā)明提出一種能夠高效調(diào)度傳感器，有效優(yōu)化無(wú)線傳感器網(wǎng) 絡(luò)壽命，并能同時(shí)適用于點(diǎn)覆蓋與區(qū)域覆蓋的新型智能計(jì)算算法，用于提高無(wú)線傳感器 網(wǎng)絡(luò)的壽命，并將發(fā)明的算法稱為基于向前式編碼策略的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化遺傳算法。本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是(1)把向前式編碼策略引入遺傳算法的染色體表達(dá)中，使染色體中除了值最大的 基因外，其它擁有相同值的基因能各自形成一個(gè)全覆蓋的傳感器子網(wǎng)絡(luò)假設(shè)一批無(wú)線 傳感器S =丨Sl，S2,…，33丨被布署于一個(gè)LXW區(qū)域中，那么計(jì)算的目標(biāo)就是找出這批 傳感器中能夠全覆蓋目標(biāo)區(qū)域的傳感器子網(wǎng)絡(luò)的最大數(shù)量T，及其對(duì)應(yīng)的子集S,。這里 的S1是屬于S的子網(wǎng)絡(luò)，并能實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域的全覆蓋，而IS1I的值就是在第i次調(diào)度安排中 被激活處于工作狀態(tài)的傳感器數(shù)量，i=l，2，…，T，并且規(guī)定每個(gè)傳感器不能歸屬于 多于1個(gè)子網(wǎng)絡(luò)。對(duì)這種編碼方式的利用是本發(fā)明的特色，通過(guò)發(fā)明中設(shè)計(jì)的操作展現(xiàn) 其優(yōu)點(diǎn)。(2)基于向前式編碼策略的遺傳算法，在計(jì)算過(guò)程中主要通過(guò)遺傳基因操作與調(diào) 度轉(zhuǎn)換操作兩大塊的運(yùn)算，尋找出最優(yōu)的調(diào)度安排方案。遺傳基因操作包括兩個(gè)步驟 第一，雜交和選擇創(chuàng)造出新種群——通過(guò)染色體之間的雜交和選擇組合，產(chǎn)生更優(yōu)秀的 子代；第二，變異——增加種群多樣性，避免搜索陷入局部最優(yōu)。而調(diào)度轉(zhuǎn)換由三種 方式相互協(xié)作第一，混合調(diào)度轉(zhuǎn)換——將冗余傳感器從所屬子網(wǎng)絡(luò)調(diào)度到另一個(gè)子網(wǎng) 絡(luò)；第二，向前調(diào)度轉(zhuǎn)換——將冗余傳感器調(diào)度到非全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)中以增加其覆蓋率； 第三，關(guān)鍵調(diào)度轉(zhuǎn)換——保證關(guān)鍵覆蓋薄弱區(qū)域能夠被非全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)覆蓋。本發(fā)明的有益效果是基于向前式編碼策略，隨著全覆蓋的無(wú)線傳感器子網(wǎng)絡(luò) 個(gè)數(shù)的增加與計(jì)算質(zhì)量的不斷提高，使每條染色體的最大基因值不斷增加，即可用的全 覆蓋傳感器子網(wǎng)絡(luò)數(shù)量增加。而且向前式編碼策略能夠反映出最優(yōu)調(diào)度方案的結(jié)構(gòu)特 征，并能夠?yàn)檎{(diào)度方案的進(jìn)一步優(yōu)化提供指引。基于這種策略的遺傳算法和調(diào)度轉(zhuǎn)換程 序，能夠通過(guò)調(diào)度冗余傳感器，使那些不能完全覆蓋的傳感器子網(wǎng)絡(luò)完善成為一個(gè)全覆 蓋的網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)又不會(huì)影響到其它全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率。在點(diǎn)覆蓋和區(qū)域覆蓋的實(shí)際 測(cè)試中，該方法被證明無(wú)論在優(yōu)化速度與計(jì)算質(zhì)量上都優(yōu)于其它方法。


圖1傳感器覆蓋產(chǎn)生區(qū)域分割示意2完全覆蓋LXW區(qū)域示意3基于向前式編碼策略的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化遺傳算法整體流程4雜交和選擇方法示意5混合調(diào)度轉(zhuǎn)換方法示意6向前調(diào)度轉(zhuǎn)換方法示意圖
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的方法作進(jìn)一步的描述。傳感器散布在監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)，當(dāng)所有傳感器都啟動(dòng)進(jìn)行感應(yīng)工作時(shí)形成對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū) 域的全覆蓋。分析這些傳感器對(duì)區(qū)域覆蓋時(shí)能形成的最多全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)數(shù)量，并以此 作為優(yōu)化的上限值。具體方法是統(tǒng)計(jì)傳感器覆蓋對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域得到的區(qū)域分割(如圖1所 示)中，每個(gè)分割區(qū)被覆蓋的傳感器個(gè)數(shù)，從而得出最少覆蓋區(qū)域，即關(guān)鍵的覆蓋薄弱區(qū)域。如果存在不能被覆蓋的區(qū)域，則表明傳感器區(qū)域部署不當(dāng)，這種情況下無(wú)法完成 監(jiān)測(cè)任務(wù)，不是本發(fā)明的方法處理的內(nèi)容。本發(fā)明的方法用于處理當(dāng)覆蓋薄弱區(qū)域的最 少被覆蓋次數(shù)不少于1次的情況。圖2給出了一個(gè)全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)的例子，問(wèn)題優(yōu)化的目 標(biāo)就是找出盡可能多的滿足全覆蓋的子網(wǎng)絡(luò)。圖3給出了本發(fā)明算法的整體流程圖。下面就流程圖的內(nèi)容分步描述整個(gè)算法 的
具體實(shí)施例方式1、初始化按照遺傳算法的種群定義，種群中的每一個(gè)染色體對(duì)應(yīng)覆蓋問(wèn)題的一個(gè)解。染 色體中的每一個(gè)基因?qū)?yīng)一個(gè)傳感器，基因值代表該傳感器被激活的調(diào)度序號(hào)。具體來(lái) 說(shuō)，種群中每條染色體C1表示為C1= (gll，gl2，…，glN)，gy表示傳感器4的調(diào)度號(hào)碼； i=l，2，…，m, m是種群中染色體的總數(shù)；j = l，2，…，N，N代表目標(biāo)區(qū)域的傳 感器總數(shù)。根據(jù)本發(fā)明提出的向前式編碼策略，擁有相同調(diào)度號(hào)碼，且其數(shù)值小于該染 色體中基因的最大序號(hào)的傳感器，即小于&max = max(gll，gl2，…，glN)的，各自能組成 獨(dú)立的全覆蓋傳感器子網(wǎng)絡(luò)——也就是說(shuō)，調(diào)度序號(hào)1至gimax_l (如果gimax > 1)對(duì)應(yīng)的 傳感器一共組成gimax_l個(gè)全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)。而具有g(shù)imax調(diào)度序號(hào)的傳感器是否也能成構(gòu)成 全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)，則取決于這些傳感器對(duì)監(jiān)控區(qū)域的覆蓋率，如果它們不能達(dá)到全覆蓋， 那么染色體C1對(duì)應(yīng)的獨(dú)立全覆蓋傳感器子網(wǎng)絡(luò)數(shù)量是C1 = gimax_l，否則為C1 = gimax。從上面的描述中可以看到，種群內(nèi)總共有m條染色體。對(duì)該種群實(shí)現(xiàn)初始化 的方式如下最初將所有傳感器置于激活狀態(tài)，方法是設(shè)置所有基因的值為1，即(^ = (1，1，…，1)，i = l，2，…，m,那么此時(shí)子網(wǎng)絡(luò)數(shù)量只有1個(gè)。然后依次從每個(gè)染 色體中隨機(jī)選取K1個(gè)基因，這里&為預(yù)定義參數(shù)。如果選取的基因?qū)儆谌哂鄠鞲衅?冗 余傳感器能夠被置為休眠狀態(tài)而又不會(huì)影響該子網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率)，那么該傳感器對(duì)應(yīng)的基 因值增加1，表示它們不在本輪調(diào)度中激活，而是處于休眠狀態(tài)，將會(huì)在下一輪調(diào)度安排 中被激活。按照這種方法隨機(jī)將每一條染色體的基因值重置后，就產(chǎn)生了具有不同調(diào)度 方式的初始種群C1, C2, ...Cm02、評(píng)估種群染色體C1的適應(yīng)度值評(píng)估采用如下函數(shù)進(jìn)行計(jì)算，適應(yīng)度值越高，表明該染色 體越優(yōu)，越有機(jī)會(huì)進(jìn)入到下一子代中。 ； = ω lCl+ ω 2pci+1 (1)其中C1(Cgl)表示全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)S1, S2,…，Sa的總數(shù)量，p。1+1(pa+1 e
權(quán)利要求
1.一種基于向前式編碼策略的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化遺傳算法，其特征是把向 前式編碼策略引入遺傳算法的染色體表達(dá)中，使染色體中除了值最大的基因外，其它擁 有相同值的基因能各自形成一個(gè)全覆蓋的傳感器子網(wǎng)絡(luò)，并包括以下步驟和操作(1)基于向前式編碼策略，對(duì)種群中的染色體進(jìn)行初始化，規(guī)定擁有相同調(diào)度號(hào)碼， 且其數(shù)值小于該染色體中基因的最大序號(hào)的傳感器，各自能組成獨(dú)立的全覆蓋傳感器子 網(wǎng)絡(luò)，而具有最大基因值的傳感器是否也能成構(gòu)成全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)，則取決于這些傳感器 對(duì)監(jiān)控區(qū)域的覆蓋率；(2)染色體Ci的適應(yīng)度值評(píng)估采用如下函數(shù)進(jìn)行計(jì)算 = ω IC1+ ω 2pcl+1其中C1(Cgl)表示全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)的總數(shù)量，pei+1(pa+1 e [0, 1))表示第Cl+1個(gè)子網(wǎng) 絡(luò)的覆蓋率(該子網(wǎng)絡(luò)為非全覆蓋)，i = l，2，…，m,參數(shù)…與ω2分別代表對(duì)&與 pCI+1值的權(quán)重調(diào)整參數(shù)；(3)雜交和選擇創(chuàng)造新種群，首先在種群C1,C2,…，Cm中隨機(jī)選擇兩條染色體C1 和C”然后在這兩條染色體中以同樣的概率按均勻雜交的方式選擇基因并將其合成為一 個(gè)新的子代染色體Ck，新生成的子代染色體Ck將接受種群評(píng)估步驟中的公式進(jìn)行評(píng)估， 只有不比父代差的子代染色體才會(huì)被加入新的種群內(nèi)，否則該子代染色體將會(huì)被比其更 優(yōu)的父代所替代，這個(gè)雜交過(guò)程重復(fù)m次之后，產(chǎn)生新種群Cm+1，Cm+2，…，C2m ；(4)每Gm代進(jìn)行一次變異，在當(dāng)前種群中的最優(yōu)染色體C1中，如果它的最大基因值 對(duì)應(yīng)的子網(wǎng)絡(luò)是非全覆蓋的，那么這個(gè)非全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)基因gy將以變異率μ進(jìn) 行變異，在非全覆蓋的子網(wǎng)絡(luò)中被選中的基因g,對(duì)應(yīng)的傳感器隨機(jī)變異到另一個(gè)全覆蓋 子網(wǎng)絡(luò)中；(5)混合調(diào)度轉(zhuǎn)換操作對(duì)每個(gè)染色體依次進(jìn)行，首先在每一條染色體C1G= I1^l, m+2,…，2m)中，隨機(jī)選取染色體中的一個(gè)基因，如果該基因?qū)?yīng)的傳感器是所屬子網(wǎng) 絡(luò)中的冗余傳感器，那么將其安排到另一個(gè)隨機(jī)選擇出來(lái)的全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)中；如果該冗 余傳感器的隨機(jī)調(diào)度數(shù)值與選擇出的子網(wǎng)絡(luò)數(shù)值相同，那么該冗余傳感器將被安排入非 全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)中，即基因值取值為非全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)的序號(hào)，每個(gè)染色體執(zhí)行混合調(diào) 度轉(zhuǎn)換K2次；(6)向前調(diào)度轉(zhuǎn)換操作對(duì)每個(gè)染色體依次進(jìn)行，在每一條染色體C1G= m+1， m+2,…，2m)中，選取K1個(gè)基因，如果基因所代表的傳感器是冗余的，則將它們調(diào)度 到S1, CI+1子網(wǎng)絡(luò)(即未全覆蓋子網(wǎng)絡(luò))中；(7)關(guān)鍵調(diào)度轉(zhuǎn)換操作對(duì)每個(gè)染色體依次進(jìn)行，檢查每一條染色體中的非全覆蓋子網(wǎng) 絡(luò)是否已經(jīng)覆蓋關(guān)鍵區(qū)域，如果沒(méi)有，就從全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)選擇一個(gè)能夠覆蓋該關(guān) 鍵區(qū)域的冗余傳感器，并將其調(diào)度到非全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)中；(8)評(píng)估種群，如果優(yōu)化達(dá)到停止條件，則終止整個(gè)算法并得到最優(yōu)解；否則，返 回第(3)步繼續(xù)優(yōu)化種群。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于向前式編碼策略的遺傳算法，其特征是染色體中每 個(gè)基因?qū)?yīng)一個(gè)傳感器，除了值最大的基因外，其它擁有相同值的基因能各自對(duì)應(yīng)一個(gè) 全覆蓋的傳感器子網(wǎng)絡(luò)，染色體中最多只對(duì)應(yīng)一個(gè)非完全覆蓋的傳感器子網(wǎng)絡(luò)，而且該 非全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)必須為由具有最大基因值對(duì)應(yīng)的傳感器組成。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于向前式編碼策略的遺傳算法，其特征是雜交和選 擇步驟基于向前式編碼策略，按照權(quán)利要求1所述的方式采用均勻雜交的方式生成新種 群，并只有在子代不比父代差時(shí)才加入到新種群中。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于向前式編碼策略的遺傳算法，其特征是變異操作、 混合調(diào)度轉(zhuǎn)換操作、向前調(diào)度轉(zhuǎn)換操作、關(guān)鍵調(diào)度轉(zhuǎn)換操作均基于向前式編碼策略，按 照權(quán)利要求1所述的方式優(yōu)化得到更優(yōu)的解。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于向前式編碼策略的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)壽命優(yōu)化遺傳算法。在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上引入向前式編碼策略，并將雜交基因遺傳運(yùn)算與三種調(diào)度轉(zhuǎn)換方式相結(jié)合，使無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的全覆蓋子網(wǎng)絡(luò)數(shù)量能夠隨著運(yùn)算質(zhì)量的提高而不斷增加，從而達(dá)到優(yōu)化無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的壽命的目的。向前式編碼策略能夠反映出最優(yōu)的調(diào)度方案的結(jié)構(gòu)特征，并能夠?yàn)檎{(diào)度方案的進(jìn)一步優(yōu)化提供指引。基于這種編碼策略的三種調(diào)度轉(zhuǎn)換策略與遺傳算法相結(jié)合，能夠通過(guò)調(diào)度冗余傳感器，使那些不能完全覆蓋的傳感器子網(wǎng)絡(luò)完善成為一個(gè)全覆蓋的網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)又不會(huì)影響到其它已滿足全覆蓋的子網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率。
文檔編號(hào)H04W84/18GK102013038SQ201010566918
公開(kāi)日2011年4月13日 申請(qǐng)日期2010年11月29日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月29日
發(fā)明者張軍, 胡曉敏 申請(qǐng)人:中山大學(xué)