基于量子遺傳算法的無線傳感器網(wǎng)絡能量優(yōu)化研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡是由大量具有通信和計算能力的無線傳感器節(jié)點組成的部署在目標區(qū)域完成指定任務的自組織、自治、自適應的多跳網(wǎng)絡。傳感器網(wǎng)絡的可移動性決定了它應用的優(yōu)越性和廣泛性，但是又由于其可移動性，通常工作在野外且其能量主要由電池來提供，因此也導致了其能源供應的局限性。作為多跳網(wǎng)絡且能量受限，因此無線傳感器網(wǎng)絡的路徑搜索算法和能量優(yōu)化成為了近年來廣大學者的研究的兩大熱點問題。量子遺傳算法是傳統(tǒng)遺傳算法與量子計算理論相結合而產(chǎn)生的新型隨機搜索

2、優(yōu)化算法。它不但繼承了傳統(tǒng)遺傳算法的高效并行的優(yōu)點，還同時具有種群規(guī)模小、搜索能力強、收斂速度快且最優(yōu)解穩(wěn)定性高等特點。因此其求解組合優(yōu)化問題可以表現(xiàn)出優(yōu)越的性能。
　　 論文首先從遺傳算法出發(fā)分析其優(yōu)缺點，介紹了量子計算相關理論，引出量子遺傳算法并對量子比特編碼和量子比特更新這兩個關鍵內(nèi)容進行了詳細的描述，給出了量子遺傳算法的突出特點。然后詳細描述將量子遺傳算法引入到無線傳感器網(wǎng)絡進行路由搜尋的具體實現(xiàn)，通過路由搜尋結果與粒子

3、群優(yōu)化算法比較分析該算法應用于網(wǎng)絡路由查找的相關性能。基于此量子遺傳算法進行傳感器路由的模型，引入能量優(yōu)化策略，平均化網(wǎng)絡各節(jié)點的能量消耗速度，提高網(wǎng)絡性能。
　　 在大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡中，上述編碼方式下的量子遺傳算法由于網(wǎng)絡規(guī)模擴大而導致算法復雜度過高，因此本文采用一種改進的編解碼思路，減短大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡下量子染色體的編碼長度，解決傳統(tǒng)路由搜索算法無法滿足大規(guī)模網(wǎng)絡路由搜索和實時性的要求。
　　 論文利用Visual

4、C++6.0為主要編程工具，并利用MATLAB作圖，實現(xiàn)算法在無線傳感器網(wǎng)絡中的系統(tǒng)仿真實驗。實驗結果表明：
　　 (1)量子遺傳算法應用于傳感器網(wǎng)絡進行路徑搜索比粒子群優(yōu)化算法具有更快的收斂速度和更優(yōu)的路徑搜索結果。
　　 (2)引入能量分級策略后，傳感器網(wǎng)絡融合中心處的各個節(jié)點的能量更為平均化，提高了網(wǎng)絡的生存時間。并且分析了合理選擇能量分級的級數(shù)，提高網(wǎng)絡生存時間的同時也滿足對路徑搜索的實時性要求。