13、概率无线传感器网络中构建可靠最小连通支配集的遗传算法

概率无线传感器网络中构建可靠最小连通支配集的遗传算法

在无线传感器网络领域，可靠最小连通支配集（RMCDS）的构建是一个重要的研究课题。传统的最小连通支配集（MCDS）算法在概率网络模型（PNM）下可能无法找到可靠的MCDS。下面将详细介绍相关的网络模型、问题定义以及一种基于遗传算法（GA）的解决方案。

1. 研究背景与贡献

在PNM模型下，可靠MCDS问题与传统DNM模型下的MCDS问题有本质区别。传统MCDS算法在PNM模型下可能失效，例如图1所示的无线传感器网络，使用最新算法构建的CDS可靠性较低，无法满足预设阈值要求。

本研究的主要贡献如下：
1. 识别并强调了在构建无线传感器网络CDS时使用有损链路的重要性。
2. 定义了新的指标CDS可靠性，用于衡量PNM模型下CDS的质量。
3. 提出了一种基于遗传算法的方法来构建PNM模型下的可靠MCDS。
4. 通过大量模拟实验验证了所提出算法的有效性，结果表明该算法在不增加CDS大小的情况下，能够获得更可靠的CDS。

2. 问题陈述

2.1 网络模型

假设静态无线传感器网络中所有节点具有相同的传输范围，且每条链路的传输成功率（TSR）已知且固定。在PNM模型下，将无线传感器网络建模为无向图 $G(V, E, P(E))$，其中：
- $V$ 是 $n$ 个节点的集合，用 $s_1, s_2, \cdots, s_n$ 表示。
- $E$ 是 $m$ 条有损链路的集合，对于任意 $u, v \in V$，当且仅当 $u$ 和 $v$ 在彼此的传输范围内且 $TSR(e = {u, v}) > 0$