[发明专利]基于模型驱动和进化算法的无线传感器网络模型转换方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种在无线传感器网络开发应用过程中使用模型驱动和生物进化算法结合的思想，模型化整个网络的功能性和非功能性领域，同时通过进化算法优化所创建模型的非功能领域，此技术属于计算机网络、人工智能和无线传感器网络的交叉领域。

背景技术

模型驱动工程体系是元对象管理组织(OMG)为解决系统对软件发展过程的依赖性而提出的一种机制，使系统设计者对整个系统的工作过程，在不同抽象层次上进行模型化，并且通过自动模型转换机制，逐步细化成为具体的业务模型，再将具体的业务模型通过代码转换机制，最终生成系统需要的代码。这使得开发人员专注于设计业务层次而无需考虑底层细节，缩短了开发人员的时间，降低了软件开发的成本，从而大大提高了传感器网络软件的开发效率。

无线传感器网络正经历着一个从传统传感器→智能传感器→嵌入式Web传感器的内涵不断丰富的发展过程，同时作为一种无处不在的感知技术，具有广阔的应用前景，随着应用前景的不断扩充，以及各个应用领域功能的不断更新，系统的实现复杂度也不断增长，再者由于传感器节点的资源限制，以及一个不可预知的部署环境，使得在创建传感网应用时，必须克服一些困难的非功能性约束集。

早期对无线传感器网络的应用过程采用传统的方法，在基Tinyos的无线传感器网络中，信息执行和无线通信过程使用面向组件的nesc编程来实现。这使得系统高度依赖于Tinyos的nesc平台，缺少了一定的灵活性和可移植性，并且实现的复杂度也比较大。

本发明提出在传感网开发过程中使用模型驱动开发的方法，创建一个通用的元模型来模型化整个网络的功能性和非功能性领域，提高了软件系统的健壮性、可扩展性、以及可维护性、缩短了项目开发时间，节约项目的开发成本和降低项目开发风险；模型驱动方法帮助开发人员捕获系统的结构概述，但它并没有解决传感器网络的一些非功能性约束问题(例如任务的优先调度、能耗、内存的使用情况等)，针对这些问题，本发明提出了一种将模型驱动和生物进化算法结合起来的思想，针对不同网络的非功能约束集，在评估不同的约束条件和性能价值之间做出完美的权衡。

无线传感器网络使用较多的是Tinyos系统和nesc语言，nesc语言是对C语言的进一步扩充，本发明首先使用统一建模语言在高层次上抽象出网络的领域模型，领域模型再通过模型转换机制，生成最终可应用的nesc元模型，使用统一建模语言描述的领域模型，具有一定的独立性和通用性，但是使用映射机制，将高度抽象的领域模型直接转换为nesc元模型，映射过程过于复杂，有两种方式可以避免这一过程的复杂性，第一：将高度抽象的领域模型细节化，避免由于高度抽象造成映射的复杂度；第二：在这两层元模型之间定义一些中间模型，先将抽象的领域模型映射成为简单的中间模型，再将简单的中间模型转换为nesc元模型。将领域模型细节化，会减少领域模型的通用性，故方式一不可选，方式二中通过一些中间层的转换，可以达到预期的目标，故在这里选取方式二；对此引入模型驱动体系，模型驱动体系将模型区分为平台无关模型和平台相关模型，它的核心思想是抽象出与实现技术无关、完整描述业务功能的平台无关模型，按照一定的转换方法，将平台无关模型转换成与具体实现技术相关的平台相关模型，最后，再将经过充实完善的平台相关模型转换成相应的元模型，将元模型通过代码转换机制生成所需的代码，代码自动生成功能使其建立起了上层业务模型与下层具体代码细节的桥梁，从而大大的减少了软件开发人员的工作量。

将模型驱动工程体系和生物进化算法相结合，对无线传感器网络建立模型的同时，对模型进行优化，使得不仅对网络的功能性和非功能领域模型化，而且对所建立的模型的部分非功能约束集进行优化，保证所建立的模型可以形象、具体的描述整个网络的工作状态，同时优化和约束网络的性能，在这里提出生物进化算法，进化算法的主要思想是模拟生物界自然进化和遗传过程，本发明中的模型转换过程就是一个生物的进化和遗传过程，将进化后的模型运用算法进行优化即可得到性能完善的模型，优化过程就是通过编码技术将问题的解进行编码，再利用选择、杂交、变异三种基本操作优化由这些串组成群体的进化过程。本专利构造了一个无线传感器网络的任务分配模型，来延长网络的生命周期。

发明内容

技术问题：本发明的目的是使用模型驱动体系和生物进化算法结合的思想对无线传感器网络进行建模和优化，同时通过模型转换方法和代码生成机制生成可执行的代码，使得开发人员专注于设计业务层次而无需考虑底层细节，解决了当前技术对系统平台的依赖性和不可移植性。