[发明专利]一种基于耦合模拟退火算法的无线网络覆盖优化方法

摘要

本发明公开了一种基于耦合模拟退火算法的无线网络覆盖优化方法，将区域覆盖率的问题转换为点覆盖问题，对传感区域的节点覆盖分布构建不同初始点但相互耦合的搜索粒子，以搜索粒子的区域覆盖率为优化目标函数，每个粒子并行地进行模拟退火过程，这些模拟退火过程通过一个接收概率函数相互耦合，退火过程中借助Metropolis准则选择性地接受每个粒子的新状态，并充分利用己试探过的区域引导搜索群体跳出局部最优；接收概率函数充分利用了搜索过程粒子间的演化信息，从而大大提高了优化搜索效率和性能，避免算法早熟收敛，增强了算法的全局搜索能力，并弥补了基本模拟退火算法对初始参数选取鲁棒性差的缺点，从而能实现协同化和智能化地探索空间区域。

主权项

1.一种基于耦合模拟退火算法的无线网络覆盖优化方法，其特征是，所述无线网络覆盖优化方法包括如下步骤：(1)、随机生成由m个粒子组成的初始搜索群体{S₁₀，L，S_m0}，每一个粒子代表一种N个传感节点位置分布方案；N个传感器节点分布于二维平面监测区域Q内，将二维平面监测区域Q数字离散化为a×b个格点；设第i个粒子对应无线传感器网络节点的初始分布为S_i0，确定初始温度和内循环的迭代次数K，初始迭代计数k＝0，降温的外循环开始，外循环初始迭代计数t＝0；(2)、利用公式R_i(S_ik)＝∑_jρ_j(S_ik)/(a×b)(j＝1，L，ab，i＝1，L，m)计算各个粒子的网络覆盖率，其中：ρj(Sik)=1-Πsi∈Sik(1-ρj(x,y,si)),]]>ρj(x,y,si)=1d(si,A)≤r0other,]]>d(si,A)=(xi-x)2+(yi-y)2;]]>其中，(x_i，y_i，r)表示以节点s_i的坐标(x_i，y_i)为圆心，感知半径为r的圆；为格点A(x，y)与节点s_i之间的距离；x，y分别表示格点A在监测区域的横、纵坐标；(3)、内循环开始，利用随机扰动机制，更新当前粒子产生新网络分布并计算新网络覆盖率(4)、计算和R_i(S_ik)的差，记利用Metropolis接收准则，若Δ≤0，则令否则，以概率PA(Sik→S^ik)=αPB(Sik→S^ik)+(1-α)PC(Sik→S^ik)]]>接收新状态(5)、更新迭代数令k＝k+1；且当迭代次数等于K时，内循环结束，转下一步；否则，转步骤(3)；(6)、令迭代数k＝0；如果未达到冷却状态，则根据降火策略，降低当前温度，重复执行步骤(2)～步骤(6)；否则，转下一步；(7)、降火过程结束，返回近似最优解S_k以及网络覆盖率R_i(S_k)，结束搜索优化。