混沌優(yōu)化細菌覓食算法的傳感器節(jié)點部署策略*

王振東,陳峨霖,胡中棟

(江西理工大學信息工程學院,江西 贛州 341000)

廣泛應用于地質監(jiān)測、環(huán)境保護等領域的自組織多跳無線傳感器網(wǎng)絡WSN(Wireless Sensor Network)具有部署靈活、成本低廉、覆蓋范圍廣等優(yōu)點[1],但監(jiān)測區(qū)域的大范圍隨機部署會帶來節(jié)點分布不均勻問題[2],針對該問題,眾多學者運用群智能仿生算法進行優(yōu)化處理[3]。文獻[4]基于人工魚群算法構建網(wǎng)絡覆蓋模型,通過模型求解來優(yōu)化網(wǎng)絡覆蓋。文獻[5]利用概率感知模型將遺傳算法與粒子群算法相結合來優(yōu)化網(wǎng)絡覆蓋。文獻[6]提出使用有效質心和重疊質心改進虛擬力計算公式和節(jié)點往復運動優(yōu)化網(wǎng)絡節(jié)點部署。為了克服粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)等,后期收斂速度慢等缺點,文獻[7]采用混沌運動對原始算法進行了優(yōu)化。文獻[8]提出一種在不同網(wǎng)絡規(guī)模及連通度都可以明顯提高傳感器網(wǎng)絡的節(jié)點定位準確度及網(wǎng)絡覆蓋率的算法。文獻[9]采用改進蟻群算法的方式優(yōu)化離散監(jiān)測區(qū)域的網(wǎng)絡覆蓋率。上述群智能算法在WSN覆蓋優(yōu)化問題上取得了較大成效,但也存在諸如求解復雜度高、收斂速度慢、收斂精度低、運算成本大等問題。

對此,本文提出一種混沌優(yōu)化的細菌覓食算法COBFA(Chaos Optimization of Bacterial Foraging Algorithm),并基于該算法對監(jiān)測區(qū)域節(jié)點部署情況進行仿真。研究表明,現(xiàn)有細菌覓食算法對全局空間尋優(yōu)能力差,搜索速度和搜索精確度均有待提高,且容易陷入局部最優(yōu)及產生早熟。針對上述問題,首先構造菌群密度函數(shù)因子、細菌反彈因子及自適應細菌趨化步長來改進細菌覓食過程中的翻轉概率和細菌的趨化步長。然后,依據(jù)混沌系統(tǒng)的遍歷性,隨機生成混沌擾動序列來幫助細菌翻轉后對方向的選擇,當菌群繁殖時利用交叉和變異操作以避免細菌搜索到局部最優(yōu)。最后,利用自適應菌群遷徙概率來提高算法的收斂速度,使最終部署的WSN網(wǎng)絡具有較高的綜合覆蓋率及較低的能量消耗。

1 相關模型

本節(jié)主要介紹需要用到的基本模型和基本算法。主要包括:節(jié)點之間的距離模型,節(jié)點能量消耗計算公式,如何計算節(jié)點覆蓋面積并構造聯(lián)合覆蓋率目標函數(shù),接著介紹基本BFO算法。算法主要工作是求解構造的目標函數(shù)。

1.1 節(jié)點距離模型

隨機拋撒在監(jiān)測區(qū)域的大量傳感器節(jié)點可以視為隨機且相互獨立[10]。設定單個節(jié)點的感知半徑為r,通訊半徑為R,在應用中R≥2r。o(i)是位于目標監(jiān)測區(qū)域內的一個傳感器節(jié)點[11],其坐標的位置為(xi,yi),(xj,yj)是另一個位于目標監(jiān)測區(qū)域內的某個傳感器節(jié)點g(j)的坐標。則節(jié)點o(i)到節(jié)點g(j)的距離為:

(1)

1.2 能耗模型

WSN節(jié)點消耗的能量包括收發(fā)數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)和其他能量消耗,能耗模型使用文獻[12]中的模型,本文主要考慮收發(fā)數(shù)據(jù)消耗的能量。則節(jié)點在相距為d*m時發(fā)送l*bit的數(shù)據(jù)消耗的能量為:

(2)

ER(l*)表示節(jié)點接收l*bit數(shù)據(jù)消耗的能量:

ER(l)=lEelec

(3)

則節(jié)點剩余能量為:

Es=E0-q*Emem-p*ET(l*)

(4)

1.3 節(jié)點探測概率

本文采用奈曼—皮爾遜準則[13]的感知模型計算傳感器的探測概率,設傳感器節(jié)點存在高斯噪聲并對其進行相互獨立的處理,那么第a個目標點的測量值為:

(5)

則接收信號ra在H0和H1情況下的概率密度函數(shù)分別為:

(6)

(7)

式中:σ是噪聲的標準差,由奈曼—皮爾遜準則:

準則:

(8)

式中:ω為閾值,由式(5)得:

(9)

由式(6)可得:

(10)

那么得到的WSN節(jié)點誤警率是:

(11)

則節(jié)點b對目標點a的探測概率為:

(12)

式中:W為可以探測到目標a的周圍固定節(jié)點的個數(shù)。

(13)

那么WSN的有效覆蓋率為:

(14)

定義1聯(lián)合覆蓋目標函數(shù) WSNs聯(lián)合覆蓋是指在保證能量均衡的情況下利用較少節(jié)點達到較大的網(wǎng)絡覆蓋率,綜合考慮WSN工作節(jié)點數(shù)、有效覆蓋率和剩余能量均衡性的聯(lián)合覆蓋目標函數(shù)f為:

f=w1f1+w2f2+w3f3

(15)

式中:w1、w2、w3為權值,且;

w1+w2+w3=1

(16)

式中:f1為WSN有效覆蓋率,f2為WSN節(jié)點閑置率:

f2=(N-N′)/N

(17)

N為WSN節(jié)點的部署總數(shù),N′為WSN工作的節(jié)點數(shù),節(jié)點閑置率越大越好。

WSN剩余能量均衡函數(shù)為f3,表示W(wǎng)SN局部區(qū)域的剩余能量均衡程度,其值越大,局部區(qū)域內的節(jié)點生存時間越長。

(18)

將目標函數(shù)轉化為多目標優(yōu)化過程來求f得極大值,即求子函數(shù):f1、f2、f3的極大值及其對應權重系數(shù)。

圖1 AHP層次結構模型

1.4 AHP確定權值系數(shù)

在多因素或多目標決策過程中,層次分析法[14]AHP(Analytic Hierarchy Process)應用相對廣泛,主要包括6個步驟:構造階梯層次結構、建立判斷矩陣、判斷矩陣一致性檢驗、層次單排序和總排序和對分析結果進行決策。本文采AHP對f中的權值系數(shù)w1、w2、w3優(yōu)化求解。

根據(jù)式(15)中f1、f2、f3與節(jié)點部署之間的關系建立層次結構模型如圖1所示。

從圖1目標層開始,自上而下依據(jù)上一層元素分別同下一層元素中與之關聯(lián)的元素兩兩比較,建立判斷矩陣A。

由實驗得出的準則層因素相對比重如判斷矩陣A:

經(jīng)過一致性檢驗可知矩陣A具有近似一致性。權值向量由計算A的最大特征根及其對應特征向量可得:

w=[0.633 3 0.106 2 0.260 5]T

在雙層層次結構模型中,單排序權重w與總排序權重相同,所以由w得到的三因素權值系數(shù)為:

w1=0.633 3,w2=0.106 2,w3=0.260 5

1.5 基本BFO

BFO(Bacterial Foraging Optimization Algorithm)是一種受細菌覓食行為啟發(fā)提出的仿生群智能算法[15],設置3種算子代表細菌在覓食過程中的趨化、繁殖和遷徙行為來尋找種群最優(yōu)。

定義2趨化算子

菌群趨化算子表示單個細菌在尋找食物時以一定概率向任意方向翻轉,并在該方向以單元步長游動:

θi(g+1,s,l)=θi(g,s,l)+c(i)×φ(i)

(19)

(20)

式中:θi(g+1,s,l)表示單個細菌粒子進行g次趨化、s次移動和l次繁殖操作時細菌i的位置函數(shù),c(i)是細菌游動的趨化步長,Δ(i)為細菌變向過程中生成的某個方向向量,φ(i)為細菌調整方向后的單元步長向量。

定義3繁殖算子

對于搜索菌群,細菌趨化循環(huán)后選擇性繁殖,通過對細菌適應度排序,淘汰一半較差適應度的細菌后分裂復制另一半細菌保持細菌總數(shù)不變。假設第i個細菌適應度累加和為:

(21)

J(i,g,s,l)代表細菌i在l次遷徙、s次復制、g次趨化時的適應度。

定義4遷徙算子

對于搜索菌群,趨化繁殖若干次后,細菌個體隨機分布在監(jiān)測區(qū)域,假設以概率Ped對菌群進行驅散操作來避免覓食過程過早收斂,提高全局搜索最優(yōu)解的概率。

1.6 基本BFO步驟

Step 1 隨機初始化N個細菌,細菌的趨化、復制、遷徙次數(shù)分別為Nc,Nre,Ned。操作計數(shù)參數(shù)設為g,s,l,θi(g,s,l)表示細菌第g次趨化,第s次復制,第l次遷徙的位置。單個細菌的趨化步長為c(i),在相同方向最大趨化步數(shù)為Nc,遷徙概率為Ped,細菌搜索維度為d。

Step 2 計算細菌的初始適應值J(i,g,s,l)。

Step 3 趨化行為g=g+1。

Step 4 復制行為s=s+1。

Step 5 遷徙行為l=l+1,

對細菌i=1,2,…,N,按如下方法進行趨化循環(huán)操作。

(1)用Jlast=J(i,g,s,l)存儲當前最佳適應度值。

①翻轉,產生隨機向量Δ(i)∈Rn,且Δm(i),(m=1,2,…,N)隨機分布在[-1,1]。

②移動,

θi(g+1,s,l)=θi(g,s,l)+c(i)×φ(i),

其中c(i)表示細菌i翻轉后游動的步長。

(2)用θi(g+1,s,l)計算適應度值J(i,g+1,s,l),用g計數(shù)細菌游動次數(shù),讓g=g+1.若J(i,g+1,s,l)

若g

Step 7 若s

Step 8 按給定概率Ped對每個細菌i=1,2,…,N進行遷徙行為,讓Ped小于隨機值的細菌存活并分布于尋優(yōu)空間,若l

2 模型求解

本節(jié)主要介紹構造的聯(lián)合覆蓋率目標函數(shù)模型如何求解;為了避免細菌的位置難以與WSN節(jié)點位置重合,首先定義了細菌粒子與節(jié)點的編碼映射,然后通過對Logistic映射方程初值及參數(shù)的對比實驗,尋找能迭代出的具有較好遍歷性和全局搜索能力的混沌隨機序列的初值及參數(shù),幫助細菌在趨化行為階段細菌翻轉后選擇方向。

改進BFO包括:細菌在趨化階段進行行為翻轉時,改進趨化翻轉概率,引入時間參數(shù)因子對翻轉概率進行動態(tài)調整來保證算法的精確性;細菌翻轉后,用混沌模型生成的混沌隨機序列幫助細菌選擇方向;在移動行為時,設置菌群密度函數(shù)因子,以適應細菌周圍環(huán)境的影響。此外,對細菌的趨化步長進行動態(tài)調整,當細菌之間的距離小于閾值時,利用反彈步長使細菌向食物感知系數(shù)大的方向移動;在細菌繁殖階段,使用交叉算子和變異算子改善細菌的適應度,并計算各個菌群的聯(lián)合覆蓋率以求解聯(lián)合覆蓋率目標函數(shù)模型;最后在遷徙階段動態(tài)調整遷徙概率以確保細菌具有較好的尋優(yōu)能力。

2.1 多目標優(yōu)化模型求解

針對構造的聯(lián)合覆蓋目標函數(shù)多目標優(yōu)化模型(15)采取如圖2所示的方法求解。

圖2 多目標優(yōu)化模型求解流程圖

定義5編碼映射關系:

假設菌群對監(jiān)測區(qū)域離散搜索時細菌粒子與WSN節(jié)點位置間的相互映射[16]函數(shù)為:

Z(Xid)={Xnd|min(‖Xnd-Xid‖)}1≤n≤N

(22)

式中:Xnd表示W(wǎng)SN的節(jié)點位置,Xid表示細菌粒子的位置,‖Xnd-Xid‖是歐氏距離,d是離散搜索的空間維度(本文中d=2)。

菌群為監(jiān)測目標區(qū)域的節(jié)點集合,一個菌落由e個細菌粒子構成,代表一種節(jié)點部署方案。每個粒子代表一個WSN節(jié)點,細菌的搜索維度為2,表示二維搜索平面x軸和y軸的取值,區(qū)域內節(jié)點的聯(lián)合覆蓋率代表細菌的適應度值。

2.2 混沌模型

混沌優(yōu)化CO(Chaos Optimization)依據(jù)混沌運動對初始值敏感性且能按照自身搜索規(guī)律在搜索范圍內不重復遍歷搜索所有狀態(tài)來提高搜索效率[17]。

著名的Logistic混沌映射方程表達式為:

zn+1=cρ(ρ,zn)=ρxn(1-zn),zn∈(0,1)

(23)

式中:ρ表示混沌映射系統(tǒng)的參數(shù)。若zi=[mi,ni],那么可由式(24)、式(25)對混沌序列[14]zi進行往返映射。

(24)

(25)

2.3 初值及參數(shù)影響產生的混沌序列

Logistic映射系統(tǒng)十分敏感初值和參數(shù),不同的初值和參數(shù)可能得到不同的混沌隨機序列,通過研究混沌運動的軌跡所生成的軌跡序列分布圖直觀表示,在細菌覓食時加入混沌隨機序列,提高了菌群的多樣性和全局尋優(yōu)能力。

圖3表示不同初值z0,參數(shù)ρ通過Logistic方程迭代500次后得到分布在(0,1)區(qū)間上的軌跡序列分布圖,利用它來尋找具有較好遍歷性和全局搜索能力的混沌隨機序列。

圖3 5種初值和參數(shù)的時軌跡序列分布圖

由圖3知當初值z0=0.6576,參數(shù)ρ=2.5、z0=0.997 8,參數(shù)ρ=3.56和z0=0.5,參數(shù)ρ=4時,Logistic混沌映射方程迭代生成的的生成的隨機序列分布不均勻,在(0,1)區(qū)間上形成的是近似于直線的間斷運動軌跡沒有較好的均勻性和遍歷性。當初值z0=0.997 8,參數(shù)ρ=3.8時,Logistic混沌映射方程迭代產生的混沌序列隨機分布于(0,1)區(qū)間,但該初值和參數(shù)生成的混沌序列分布在一個帶狀區(qū)域,序列并不能對搜索區(qū)域完全遍歷相關區(qū)域。當初值z0=0.997 8,參數(shù)ρ=4時,Logistic混沌映射方程通過迭代可以在(0,1)區(qū)間上形成分布較為平均的且有著很好遍歷性的混沌隨機序列,該序列能夠對搜索區(qū)域進行全局搜索。所以在后文利用Logistic混沌映射方程迭代產生混沌隨機序列時選取的是初值z0=0.997 8,參數(shù)ρ=4。

2.4 細菌覓食算法改進

2.4.1 菌群密度函數(shù)

單個細菌不斷感知菌群擁擠程度以減小菌群周圍環(huán)境影響搜索結果,根據(jù)細菌間的平均距離動態(tài)調整搜索細菌的趨化步長。設菌群密度函數(shù)因子為:

(26)

感知細菌密度改進趨化函數(shù):

C(i)=A×D(k)+B

(27)

式中:Cmin與Cmax,Dmin與Dmax分別是細菌最小、最大趨化步長,最小、最大間隔距離。

Cmin≤C(k)≤Cmax,Dmin≤D(k)≤Dmax,

A=(Cmax-Cmin)/(Dmax-Dmin),

B=(DminCmax-DmaxCmin)/(Dmax-Dmin)。

2.4.2 趨化反彈步長

細菌趨化階段加入反彈系數(shù),當菌落內細菌i和j距離小于設定閾值,細菌i對細菌j產生反彈作用,使其各自向食物感知系數(shù)大的方向遷徙,sij表示細菌i和j反彈后的游動距離,α表示節(jié)點的冗余覆蓋度:

(28)

2.4.3 冗余覆蓋度

節(jié)點i的冗余覆蓋度[18]表示i感知區(qū)域內鄰居節(jié)點nei(i)感知面積與節(jié)點感知面積的重疊區(qū)域與節(jié)點感知面積的比值,用式(29)計算:

(29)

式中:axi代表節(jié)點i的感知面積區(qū)域。

axi=

(30)

式中:n為i的鄰居節(jié)點數(shù)目,r為節(jié)點感知的半徑,dit為鄰居節(jié)點t與節(jié)點i的距離。

2.4.4 趨化翻轉概率

在細菌覓食時引入時變衰減函數(shù)作為衰減因子β,改進覓食時細菌的翻轉概率[19],通過時間參數(shù)因子對翻轉概率進行動態(tài)調整來保證算法的精確性。其函數(shù)為:

visk+1=β×visk+vismin

(31)

β=e-Ti-T0

(32)

式中:T0表示算法初始運行時間,Ti表示算法當前運行時間,vismin為給定的最小翻轉概率,開始時β值較大,函數(shù)快速收斂且翻轉概率大。隨著時間的推移,β逐漸變小,翻轉概率也會慢慢變小最終達到最小值。

2.4.5 繁殖算子改進

細菌繁殖階段利用交叉算子使健康細菌在搜索過程中起正向作用以改善適應度差的細菌個體,適應度差的半數(shù)細菌個體與適應度好的健康細菌先相互雜交;同時為了防止菌群早熟陷入局部最優(yōu)解,設置菌群變異算子對雜交后的高適應度的半數(shù)細菌進行隨機微小擾動后復制分裂。

菌群細菌的交叉算子設為:

F″(i)=χX(i)+(1-χ)X(best),i=1,2,…,N

(33)

式中:χ為[0,1]均勻的隨機數(shù),X(best)為菌群搜索的高適應度細菌的編號,F″(i)為高適應度細菌的坐標信息。

菌群細菌的變異算子設為:

F′(i)=F(i)+Y,i=1,2,…,N

(34)

式中:Y服從標準正態(tài)分布N(0,1)。

2.4.6 動態(tài)遷徙概率調整

細菌遷徙階段以概率Pself對遷徙概率動態(tài)調整:

(35)

式中:Jnum是適應度函數(shù),Ped是原始遷徙概率。

3 算法及分析

3.1 步驟

Step 1 隨機初始化N個細菌,細菌的趨化、復制、遷徙次數(shù)分別為Nc,Nre,Ned.設3種操作循環(huán)計數(shù)參數(shù)為g,s,l,θi(g,s,l)表示細菌第g次趨化,第s次復制,第l次遷徙的位置.單個細菌的趨化步長為c(i),在相同方向最大趨化步數(shù)為Nc,遷徙概率為Ped,細菌搜索維度為d。

Step 2 計算初始化細菌的f作為適應度值J(i,g,s,l)。

Step 3 趨化行為g=g+1。

Step 4 復制行為s=s+1。

Step 5 遷徙行為l=l+1,

對細菌i=1,2,…,N,按如下方法進行趨化循環(huán)操作。

(1)用Jlast=J(i,g,s,l)存儲當前適應度值。

①翻轉;根據(jù)式(31)計算在細菌在趨化行為時的趨化翻轉概率。

②移動;

Ⅰ.產生混沌隨機序列.依據(jù)混沌系統(tǒng)的遍歷性,隨機生成混沌隨機序列幫助細菌翻轉后對方向的選擇,

由式(23)選擇初值z0=0.997 8,參數(shù)ρ=4后由混沌系統(tǒng)迭代出確定的混沌隨機序列z1,z2,z3,…。

zxi+1=ρzxi(1-zxi),i∈(0,1)

(36)

式中:ρ為混沌控制參數(shù)。

(a)搜索細菌xi的Pbestxi通過式(37)映射到式(36)Logistic方程定義域(0,1)上。

zxi=(Pbestxi-axi)/(bxi-axi)

(37)

式中:axi,bxi為節(jié)點坐標范圍。

(b)通過Logistic方程zxi+1=ρzxi(1-zxi)多次迭代得到混沌序列:

zm(m=1,2,3,…)

(38)

(c)把產生的混沌序列通過式(25)逆映射

(39)

從而返回原解空間并產生一個含有混沌變量的可解混沌序列:

(40)

菌群中的細菌按此序列對搜索空間尋優(yōu)。

Ⅱ.混沌游動方向序列:

及游動步長

θi(g+1,s,l)=θi(g,s,l)+C(i)×φ(i)

來使細菌游動以尋找最優(yōu)適應度值。其中c(i)表示細菌i翻轉后游動的步長,且當菌落內細菌i和j距離小于設定閾值,細菌i對細菌j產生反彈作用,使其各自向食物感知系數(shù)大的方向遷徙,sij表示細菌i和j反彈后的游動距離。

(2)用θi(g+1,s,l)計算適應度值J(i,g+1,s,l),用g計數(shù)細菌游動次數(shù),讓g=g+1.若J(i,g+1,s,l)

若g

圖4

Step 6 對細菌i=1,2,…,N,進行Nc次趨化行為后;

②對適應度值較差的半數(shù)細菌用交叉算子與挑選出的精英細菌進行雜交,生成N/2個新細菌,然后用變異算子F′(i)=F(i)+Y,i=1,2,…,N對交叉操作后的一半細菌進行變異操作后復制分裂構成新細菌群Nnew。

Step 7 若s

Step 8 按式(35)計算概率并對每個細菌i=1,2,…,N進行遷徙行為,讓Pself小于隨機值的細菌存活并重新分布于尋優(yōu)空間,若l

3.2 實驗分析

在MATLAB2010b環(huán)境下使用經(jīng)典的LEACH協(xié)議仿真算法,(協(xié)議運行步驟為:選取簇頭并形成簇、 建立時隙表和穩(wěn)定運行。)800 m×800 m矩形區(qū)域平面隨機分布200個傳感器節(jié)點。每個節(jié)點代表菌群中的一個細菌,節(jié)點的監(jiān)測半徑r=50,通信距離R=100,初始化算法的各項參數(shù),Nre∶Nc∶Ned=5∶60∶3初始節(jié)點能量E0=0.5 J,趨化步長c是0.05,反彈碰壁系數(shù)α為0.05,遷徙概率為0.25,單方向翻轉最大次數(shù)為15次,實驗結果如圖所示。圖4(a)、圖4(b)為隨機分布節(jié)點對監(jiān)測區(qū)域進行覆蓋時節(jié)點的部署情況及覆蓋率曲線圖,圖4(c)為用BFO優(yōu)化后得到的WSN部署節(jié)點情況,圖4(e)為用COBFA算法優(yōu)化后得到的WSN部署節(jié)點情況,其中黑點和圓分別表示傳感器節(jié)點坐標位置信息和節(jié)點覆蓋面積區(qū)域。

分析圖4～圖6可知,隨機節(jié)點部署策略中節(jié)點在區(qū)域分布極不均勻,出現(xiàn)覆蓋空洞的同時也存在有大量的節(jié)點冗余和大面積重復覆蓋,節(jié)點覆蓋率為91.15%,經(jīng)過細菌覓食算法優(yōu)化節(jié)點部署休眠冗余覆蓋度大的節(jié)點后節(jié)點覆蓋比較均勻,減少了重復覆蓋區(qū)域,但仍然存在較多的冗余節(jié)點和覆蓋空洞,其覆蓋率為96.71%。在用混沌優(yōu)化的細菌覓食算法得到的節(jié)點覆蓋方案中WSN節(jié)點在監(jiān)測區(qū)域中均勻分布,休眠冗余覆蓋度大的節(jié)點后,幾乎不產生節(jié)點冗余,并且覆蓋率能夠到98.97%,幾乎沒有覆蓋空洞。與隨機部署節(jié)點的策略比較,通過混沌序列優(yōu)化細菌覓食算法得到節(jié)點部署策略網(wǎng)絡覆蓋率提高了7.82%,節(jié)點在監(jiān)測區(qū)域分布更加均勻,重復覆蓋的區(qū)域更少,節(jié)點的冗余度極低,達到了WSN優(yōu)化覆蓋的目的,而且優(yōu)化的算法使用更少的節(jié)點就能有效覆蓋監(jiān)測區(qū)域,節(jié)約了部署成本,同時也極大地延長了WSN的監(jiān)測時間。

由表1可知,混沌優(yōu)化過的細菌覓食節(jié)點部署策略其網(wǎng)絡平均覆蓋率高于其他對比算法,且使用的節(jié)點個數(shù)少于其他節(jié)點部署算法,節(jié)點的利用率、能量平衡性優(yōu)于其他節(jié)點部署算法且搜索最優(yōu)覆蓋策略的速度最快,通過互相對比發(fā)現(xiàn),COBFO優(yōu)化算法能夠有效提高節(jié)點的利用率、網(wǎng)絡覆蓋率、降低節(jié)點能量消耗及延長網(wǎng)絡生存壽命。

圖5 生存周期對比曲線

圖6 節(jié)點剩余能量對比曲線

表1 部署策略比較

4 結束語

本文針對監(jiān)測區(qū)域節(jié)點隨機部署時網(wǎng)絡存在冗余覆蓋面積大、能量不均勻消耗及細菌覓食未優(yōu)化算法存在的易陷入?yún)^(qū)域局部最優(yōu)、后期搜索速率慢等缺陷,用混沌理論對原始細菌覓食算法改進后優(yōu)化WSN覆蓋。仿真表明,改進的節(jié)點部署策略與節(jié)點隨機部署覆蓋策略及未優(yōu)化的細菌覓食算法部署策略比較,通過改進算法得到的WSN節(jié)點部署策略有著較高網(wǎng)絡覆蓋率及節(jié)點綜合利用率,增加算法的搜索能力和探索速度,有效地增強搜索的精確性,能夠實現(xiàn)優(yōu)化節(jié)點覆蓋、節(jié)約節(jié)點能量、提高WSN覆蓋率,大幅降低節(jié)點重復覆蓋面積及節(jié)點冗余度,提高WSN的監(jiān)測時間。

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