[发明专利]一种基于TMPA算法的分层无线传感器网络拓扑优化方法有效

专利信息
申请号: 202011221295.7 申请日: 2020-11-03
公开(公告)号: CN112333810B 公开(公告)日: 2022-07-08
发明(设计)人: 唐震洲;陈龙;蔡雪冰 申请(专利权)人: 温州大学
主分类号: H04W52/02 分类号: H04W52/02;H04W52/24;H04W52/36;H04W84/18
代理公司: 温州名创知识产权代理有限公司 33258 代理人: 陈加利
地址: 325000 浙江省温州市瓯海*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 tmpa 算法 分层 无线 传感器 网络 拓扑 优化 方法
【权利要求书】:

1.一种基于TMPA算法的分层无线传感器网络拓扑优化方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:

步骤S1、获取无线传感器网络的布置区域,并设定所述布置区域内的障碍物及其衰减值;其中,感知层节点和汇聚层节点随机分布在所述布置区域内;

步骤S2、将汇聚层节点的位置坐标(x,y,z)以及感知层节点的发射功率p均设置为计算变量,并设置算法相关参数;其中,所述设置算法相关参数的步骤具体为定义汇聚层节点的位置坐标(x,y,z)为种群中的一个群体且x,y,z分别对应群体中的一个个体,令种群的数量为n,以及定义算法寻优的最大迭代次数为Mmax;第j个猎物群体的定义为{Xjk,Yjk,Zjk},为汇聚层节点的坐标向量;

步骤S3、初始化猎物矩阵,由如下公式计算:

其中,Lx,Ly,Lz分别为所述布置区域的长,宽和高;

步骤S4、在第k次迭代时,根据当前感知层节点和汇聚层节点的位置,通过公式(2)计算在连接率为1的情况下每个感知层节点的最低发射功率Pk,并令为Pk向量所有元素的均值,随机生成一个和Pk相同维度的向量且进一步取向量和向量P对应位置中较大的数据组成向量Pmin代入适应度函数公式(3)中进行计算:

其中,pi,k表示第k次迭代时第i个感知层节点的发射功率,且pi,k=β+αo,i=1,2,K,ns

其中,η为不满足约束条件下的惩罚因子,且不满足中三个约束的任何一个时,惩罚因子η是一个充分大的正整数,反之为0;约束条件C1约束了当前感知层节点和汇聚层节点实现全连接;C2约束了所有感知层节点的发射功率要达到能量均衡;C3约束了所有感知层节点的发射功率范围;

其中,pi为第i个感知层节点的发射功率;

其中,LΩ为网络的连接率,且LΩ=1时感知层实现了全连接;为第i个感知层节点到第j个汇聚层节点的距离;γ为路径损耗指数,表示路径损耗随距离的增长率;dα为参考距离;α为参考距离dα下的接收功率;βo为障碍物引起的信号衰减值;

其中,σp为感知层节点发射功率的标准差,且ε为给定的标准差阈值;

步骤S5、根据所求适应度函数的值,将适应度最优的群体设为顶级捕食者Ttop,并利用公式(4)对顶级捕食者Ttop进行Tent混沌一维扰动策略,且待将Tent混沌序列扰动后的个体替换顶级捕食者Ttop中的相应位置的数据后,分别计算替换前后个体的适应度,进一步取适应度最优解的群体;

XIi,j=Xminj+Rt·(Xmaxj-Xminj) (4);

其中,XIi,j为顶级捕食者中随机取一维数据,对所取位置进行一维混沌遍历的最终解;Xminj和Xmaxj分别为第j维解空间的下界和上界;Rt为Tent序列中第t个元素,且Num表示Tent序列中的元素总数;mod1表示取除数小数点后的数值;

步骤S6、将顶级捕食者Ttop复制n次,构建捕食者矩阵;

步骤S7、利用预设的MPA算法,实现汇聚层节点位置的优化;

步骤S8、根据优化后的汇聚层节点的位置及其对应的感知层节点的位置,再次求解出适应度最优的群体设为顶级捕食者Ttop,并利用公式(4)对顶级捕食者Ttop进行Tent混沌一维扰动策略,且待将Tent混沌序列扰动后的个体替换顶级捕食者Ttop中的相应位置的数据后,分别计算替换前后个体的适应度,进一步取适应度最优解的群体;

步骤S9、执行MPA算法的FADs效应,且k=k+1;若k≤Mmax,则返回步骤S4;否则,迭代结束;

步骤S10、输出最优的汇聚层节点位置坐标和所有感知层节点的发射功率。

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