36、无线传感器网络与模块化神经网络的优化算法研究

无线传感器网络与模块化神经网络的优化算法研究

无线传感器网络能量高效覆盖优化

在无线传感器网络（WSN）中，能量高效覆盖优化是一个关键问题。传统的优化算法在解决该问题时存在一定的局限性，因此提出了一种新颖的多目标实编码量子启发文化算法（MORQCA）来优化WSN的能量效率覆盖。

1. WSN能量高效覆盖优化模型

   • 传感器节点感知模型 ：采用概率感知模型，考虑节点的电气特性和白噪声，传感器节点对目标的监测概率随着与目标距离的增加呈指数下降。假设有N个传感器节点，它们对目标的监测能力由所有节点的联合概率决定。
   • 性能评估指标 ：WSN的服务质量（QoS）通常由网络覆盖率（NCR）和节点冗余率（NRR）来衡量。NCR反映了所有传感器节点对监测区域的覆盖程度，NRR衡量了传感器节点分布的均匀程度。这两个目标基于所有传感器节点的联合监测概率获得，优化问题的本质是获得最优的传感器节点布置，使NCR最大且NRR最小。为了简化计算，将所有目标转换为最大化问题。
   • 公式表示
     • 网络覆盖率公式：$f_1 = NCR = \frac{1}{a \times b} \sum_{k = 1}^{a \times b} P_{cov}(o_k)$
     • 节点冗余率公式：$f_2 = NRR = \frac{1}{N \times r^2 \pi} \sum_{k = 1}^{a \times b} (N -