9、无线传感器网络中软计算技术的应用与管理

无线传感器网络中软计算技术的应用与管理

1. 软计算技术简介

在当今的技术发展中，软计算方法基于近似和概率，在解决各类问题方面发挥着重要作用。随着问题解决策略的演变，硬计算范式正逐渐被软计算方法所取代，这些软计算方法包括人工神经网络（ANN）、遗传算法（GA）、模糊逻辑系统和粒子群智能等。

当数据聚合方法未遵循合适的数据模型且存在许多操作错误时，数据挖掘和数据建模技术常用于精炼数据。通过数据组合和累积操作，可以提高信息的精度。例如，当存在大量相似信息的重复，或者信息来自不同来源时，就需要提高信息的精度。

在设计多路径计算时，需要考虑路径长度和能量利用等参数。对于无线传感器网络（WSNs）的路由过程，网络参数的优化是一个组合优化问题，可通过蚁群优化（ACO）等软计算策略来解决。ACO算法具有分布式计算、自组织和正反馈等特点，目前在通信网络中被用于路径搜索。

使用模糊逻辑技术可以增强数据的质量，它能够整合来自多个传感器节点的不确定信息。与普通的科学计算技术（如加、减、乘、除）相比，模糊逻辑技术所需的计算能力更低，只需进行少量测试就能得出最终的精确结果，且问题由人类专家描述，更易于高效控制。

在无线传感器网络中，利用遗传算法技术可以创建节能的信息聚合生成树。这些树由染色体标识，基因重要性和节点编号的值指定由基因索引标识的父节点。通常会使用单点交叉、变异、锦标赛选择和折衷等遗传操作来实现后续的生成目的。当一个内向型传感器节点耗尽其所有能量，而其余传感器消耗剩余能量时，WSN的寿命会逐渐缩短。通过预测重要节点并将任务分配给它们，可以提高网络的寿命。

2. 无线传感器网络概述

无线传感器网络（WSNs）由空间