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1、摘要多目标进化算法在WSN动态覆盖控制中的应用摘要随着无线传感器网络的广泛应用，关于无线传感器网络的问题，特别是无线传感器网络的动态覆盖的问题得到了越来越多的关注。研究如何规划传感器合理的激活方案，来使无线传感器网络既要达到合理的区域覆盖度，又尽可能的延长网络寿命已经成为研究的一个热点。本文以多目标进化算法在无线网络传感器网络动态覆盖中的应用为研究课题，首先概述无线传感器网络和无线传感器网络动态覆盖问题的基础知识，作为本文研究的理论基础；然后，以无线网络传感器网络的评价标准，即网络覆盖率和网络寿命，确定性部署和随机部署为依据构建无线传感器网络覆盖问题模型；在此基础上提出多目标遗传算法的概念、特
2、点、关键技术和基本流程，并以此为依据对无线网络传感器网络动态覆盖问题进行算法设计，通过基于多目标遗传算法的无线传感器网络动态覆盖问题算法设计，实现无线传感器网络动态覆盖的最大优化。关键词：无线传感器网络；动态覆盖；模型；多目标遗传算法AbstractMUITI-OBJECTIVE EVOLUTIONARY ALGORITHM IN WSN DYNAMIC OVERLAYAbstractWith a wide range of issues related to the application of wireless sensor networks , wireless sensor netwo
3、rks , especially dynamic coverage problem in wireless sensor networks , namely, how to activate the program through rational planning sensor reaches a certain target area under the premise of coverage as possible the extension of the life of the network has become a hot research. In this paper, mult
4、i- target algorithm in wireless sensor networks dynamic overlay network for research , first outlined the basics of wireless sensor networks and wireless sensor networks dynamic coverage problem , as the theoretical basis for this study ; then to a wireless network sensor networks evaluation criteri
5、a, that is, network coverage and network lifetime , deterministic and stochastic deployment is based on the deployment of wireless sensor network coverage issue to build the model ; concept proposed multi-objective genetic algorithm based on this , characteristics, basic key technologies and process
6、es, and to this is based on wireless sensor network dynamic network coverage problem for algorithm design, dynamic coverage problem algorithm design through pre- arranged opening sequence -based wireless sensor networks , wireless sensor networks to achieve maximum optimization of dynamic coverage.K
7、eywords : wireless sensor networks ; dynamic coverage ; model ; multi-objective Genetic Algorithms目录第1章 绪论11.1无线传感器网络的研究背景11.2无线传感器网络的研究目的及意义21.3无线传感器网络的发展概况21.4无线传感器网络覆盖控制问题概述31.5本文主要研究目标及主要工作31.6本文章节结构4第2章WSN网络覆盖模型分析42.1无线传感器网络简介52.2 WSN的动态覆盖问题62.3 网络覆盖度的评价标准62.4 传感器探测概率模型82.5无线传感器网络覆盖的评价标准92.5.1网
8、络覆盖度92.5.2网络寿命102.5.3延长网络寿命和有限时间段内节能的关系10第3章 多目标进化算法分析123.1多目标进化算法简介133.1.1多目标进化算法概念及特点133.1.2多目标进化算法的通用算法过程及优缺点133.2 各类多目标进化算法分析143.2.1 分布式启发式算法143.2.2多目标差分进化算法163.2.3多目标粒子群优化算法183.2.4多目标遗传算法21第4章 基于多目标进化算法的WSN动态覆盖问题算法实现254.1多目标遗传算法简介254.1.1多目标遗传算法概念及特点254.1.2多目标遗传算法关键技术264.1.3多目标遗传算法基本流程264.2算法设计2
9、74.3 仿真结果分析314.3.1仿真环境及参数设定314.3.2仿真结果分析33第5章 总结与展望35第6章 致谢37参考文献39I第1章 绪论第1章 绪论无线传感器网络凭借它的广阔应用前景而受到外界广泛关注,无线传感器网络指的是那些工作在没有人值守的地方，它消耗的能量很少，但是能源的限制能制约网络覆盖度及传感器工作的时间，传感器工作的时间又可称为网络寿命，从而我们知道了无线传感器网络的网络覆盖度和网络寿命这两个评价标准。从目前的研究前景来看，无线传感器网络的动态覆盖问题中的核心就是对传感器组成网络进行合理的布局规划，来使无线传感器网络能在不同的场合都能达到在一定的网络覆盖度前提下，尽可能
10、的延长网络寿命。采用何种方法来优化网络覆盖度以及网络寿命成为我们研究的核心，在现实生活中，很多的优化问题是为了实现一个目标的最大化，而我们研究的网络覆盖度和网络寿命是两个互相作用且互相冲突的目标，显而易见它的最优解肯定不会是一个解，而是一组均衡解。对于这个问题，我们选择用多目标进化算法来解决是个可行的方案，首先我们了解进化算法是一种群体智能搜索方法，它比较适合用来求解多目标优化的问题。从1980年开始，人类就运用进化算法来解决多目标优化的问题。近年来，国内外的学者研究了大量的多目标进化算法，其中的一些算法已经可以成熟的应用到工程实践的过程中。如何使多目标优化算法更加趋于完美，即进化多目标优化算
11、法和多目标优化领域成为当今的热门的研究方向。多目标进化算法能用来组合优化问题，具有重要的理论研究和工程应用价值，并且常常被用来测试多目标进化算法的性能，而利用多目标优化算法来对无线传感器网络动态覆盖问题进行算法设计可以找到网络覆盖度和网络寿命的最优解。鉴于此，本文选择基于多目标进化算法用来研究无线传感器网络动态覆盖问题，构建无线传感器网络动态覆盖问题模型，并根据多目标进化算法的关键技术和基本流程，对基于无线传感器网络动态覆盖问题算法进行设计，以期对实现无线传感器网络动态覆盖最优化有所帮助。1.1无线传感器网络的研究背景在无线传感器技术发展日趋成熟的今天，无线传感器通信也由原来有了长足的进步，无
12、线传感器技术发展日益成熟，它的应用方向更趋于多元化，很多的数据采集和通信工作都采用了无线技术。低成本、低功耗、小体积的传感器节点的产生使得微机电系统和低功耗高集成数字设备的发展得以实现。大量的传感器节点配合各种型号的传感器，就能组成一个无线传感器网络。无线传感网络的产生开创了一个新的应用领域，它是一种新兴的概念和技术，无线传感器网络被认为是未来四大高科技技术产业之一，可见它的研究价值。无线技术被广泛应用于中大型区域领域，如大型的无人值守环境监测和目标跟踪，可以适用于战争。因此，传感器技术和传感器网络的研究被认为是最重要的方向。无线传感器节点的工作环境对电池供电是非常苛刻的，因为大量的传感器和难
13、以更换，所以低功率无线传感器网络的一个最重要的设计标准，即延长传感器网络的寿命，使得传感器更加可靠，耐用。综上所述，在无线传感技术应用如此广泛的今天，在使得网络覆盖度尽可能大的前提下，又能实现传感器的低功耗非常具有研究价值。1.2无线传感器网络的研究目的及意义（1）研究目的无线传感技术的研究发展日新月异，传感器节点的低功耗是它的发展方向之一，而低功耗与高网络覆盖度的结合目前难以实现。如何实现更好的无线传感模块功能，增加模块的可靠性和使用寿命是当今热门的问题。我们知道通过降低无线传感节点的硬件功耗，确定无线传感模块各单元的基本功率消耗，并进行相应比较，确定需重点降耗的单元能够增加网络寿命。本文对
14、从硬件上的探讨不予研究，我们选择基于多目标进化算法用来研究无线传感器网络动态覆问题，构建无线传感器网络动态覆盖问题模型，并根据多目标进化算法的关键技术和基本流程，对基于无线传感器网络动态覆盖问题算法进行设计，以期获得一组最优解。 （2）研究意义无线传感器网络是一种新的理念和技术，它可以创造很多新的应用。无线传感器技术以其广阔的应用前景和巨大的价值，被认为是在未来十大改变世界的技术之一。目前，无线传感器网络节点的稳定运行的研究，可以提高整个网络的可靠性，低功耗无线传感器模块的研究具有重要的研究价值，它的功能的实现对理论和实际应用都大有裨益。在实践中，许多现有的研究中，高性能和低功耗相结合的研究很
15、少进行，而有些研究只考虑低功耗，有的只在性能上追求卓越而忽视能源消耗的问题。只有综合了性能和低功耗的共同需求，通过对芯片的数据的深入分析，才能得出低功耗高性能的无线传感模块的硬件设计方案。增加传感模块在无线传感模块应用中已经非常的广泛，除了对组成无线传感网络的应用，无线传感技术还能应用到环境监测中去，特别是一些极端恶劣、无人值守的环境，它还可以运用于短距离的无线通信。若能实现无线传感模块的低功耗和高性能的目标，那么其对电能的需求就会更小，能耗的减少能使得无线传感网络的应用范围得到进一步的扩大。1.3无线传感器网络的发展概况当前无线传感器网络巨大的应用前景得到了越来越多的关注,从而学者从上个世纪
16、70年代就展开对无线传感网络的研究。最早可以追溯到1978年,美国国防部高级研究计划署在当时就成立了一个分布式传感器网络学习组，并在卡内基梅隆大学对其展开研究。随着嵌入式技术、传感技术等不断发展和进步的80年代，无线传感器凭借具有更强的信息信号采集、处理能力构成了具有信息融合和处理能力的传感器网络。当今社会，国内外涌现了许多基于无线传感器网络节点的硬件平台，典型的传感器包括Imote2、Mica系列、IRIS系列等。各硬件平台采用了不同的处理器和无线通信模块是其主要的区别。有的传感器节点（Telos、Mica）由于设计的历史很早，其性能已经落后于当今的集成电路工业设计水平，能耗也非常巨大，只能完全进行重做。而有的传感器为了追
