多目標(biāo)優(yōu)化下的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署.pdf

1、節(jié)點(diǎn)部署是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)定功能的前提。優(yōu)秀的部署方案是保證無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)具有良好拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，支持其應(yīng)用正常運(yùn)行，具有長(zhǎng)生命周期的先決條件。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署需要考慮眾多因素，如傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)目、監(jiān)視區(qū)域覆蓋面積、網(wǎng)絡(luò)總能耗、生命周期、連通性等。
　　無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署因素中，能耗通過(guò)任意兩點(diǎn)之間的路徑確定，連通性利用圖結(jié)構(gòu)的最小生成樹(shù)確定，網(wǎng)絡(luò)生命周期由網(wǎng)絡(luò)總能耗與節(jié)點(diǎn)能耗均衡性共同確定。無(wú)線傳感器部署問(wèn)題被抽象為保證網(wǎng)絡(luò)連

2、通性、最大化網(wǎng)絡(luò)覆蓋面積、最小化網(wǎng)絡(luò)總能耗以及保證節(jié)點(diǎn)能耗均衡性的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。求解方法采用改進(jìn)后的多維目標(biāo)下基于非支配排序的遺傳算法（IMNSGA），利用該方式來(lái)獲得每個(gè)個(gè)體的層級(jí)關(guān)系，并引入空間擁擠度補(bǔ)償種群多樣性，在求解過(guò)程中利用建立基于理想點(diǎn)的多維決策空間，使用降低維數(shù)方式處理多個(gè)目標(biāo)，空間擁擠度因子輔助種群的個(gè)體篩選。為了監(jiān)視種群進(jìn)化中的局部聚集現(xiàn)象，IMNSGA設(shè)置了監(jiān)視功能，當(dāng)產(chǎn)生局部聚集時(shí)，采用個(gè)體分離操作，保證種群進(jìn)