無線傳感網絡移動節點位置并行微粒群優化策略探析

羅莉瓊

摘要：無線網絡以一種超乎尋常的速度普及和應用，在人們的生活中發揮巨大作用，并行微粒群能夠優化提高無線傳感網絡的性能，擴大網絡覆蓋面，保證網絡使用的安全性和可靠性具有重要意義。文中說明了并行微粒群優化的基本原理和策略。

關鍵詞：無線傳感網絡；并行微粒群；優化原理；優化策略

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）05-0235-01

為了提高網速，給用戶提供更好的網絡體驗，需要對無線網絡技術展開進一步的優化。在本文中，介紹了以微粒群算法為基110礎的并行微粒群的優化策略。

1 概述微粒群算法

微粒群算法是一種全新的具有智能化特性的計算技術，它以個體來傳遞信息，并逐漸引導整個群體移動并得以解出。微粒群算法通過實數進行編碼，與其他計算方式比較具有簡便、容易的特點，它能夠在更短的時間內，以更快的速度解決復雜的問題，因此這種算法在短時內得到了比較大的發展和應用。

但是，在目前使用微粒群算法的過程中，如何避免復雜問題處理過程中出現的極值是一個比較困難的問題。微粒群優化算法迭代求解的過程中，每一個微粒會選擇追隨最有的微粒飛行，這就使得群體之間趨同，導致局部極值。在無線傳感網絡中應用微粒群算法，可得到如下公式：將收縮空間設為n；微粒群規模設為m.Xi為微粒i位置；微粒i的速度為Vi；微粒i的最佳位置為Pi，其最小化目標函數可以表示為：

Pi（t+1）=Pi（t），f[xi（t+1）≥f（Pi（t））]

Pi（t+1）=xi（t+1），f[xi（t+1）

2 微粒群算法與移動節點位置的優化

微粒群算法優化移動節點位置的優勢在于，它的速度更快，且能夠實現全局搜索。在具體的操作過程中，可以假設無線傳感網絡是又P個固定的節點以及q各移動節點共同構成的，收縮空間的維數n，在此時等于2q，微粒位置的向量Xi=（X1i1，X2i1，X1i2，X2i2），其中的每一個元素分別代表移動節點的橫縱坐標。

值計算的過程中可以使用網格化的計算方式，以最大程度的保證準確性，獲得最優解，為保證搜索速度，需減小搜索粒度。在無線傳感網絡中，網絡移動節點微粒群位置的優化流程如下：

對無線傳感網絡的的固定節點位置以及無線傳感網絡的覆蓋區域進行初始化設置。

將微粒群體設置為m。

在微粒位置的最大值和最小值以及微粒移動速度的最大值和最小值內，分別對每一個微粒進行設置初始的位置和速度。

對Pi，Pg的網格粒度值進行初始化。

計算各微粒的適應值。

經過循環后全局最好位置的適應值不便，可認為當前網格粒度下近似最優解，重新隨機生成粒子速度，計算適應值。

如果未達到結束條件，重新對各個微粒的適應值進行計算。

3 并行微粒群的優化策略

集中式微粒群算法同時多個無線傳感接電中實施微粒群優化，這樣可以很大限度上降低節點運算的難度，去報算法的實時性。

在并行微粒群算法的計算過程中，分為兩種類型：粒級并行、群級并行。其中，粒級并行指的是不同粒子在進化的過程中，相互之間把自己的信息傳遞給另一個粒子的過程。粒級并行的優勢在于它具有良好的優化性能，能夠實現對全局的優化。但是在優化無線傳感網絡的過程中，粒級并行可能會對網絡造成較大的負荷，從而降低網絡的壽命。群級并行是以不同粒子為單位，劃分為不同的群落，每一個群落相對于其他的群落，都是獨立凈化的，在最終群落之間相互交互，并實現全局化。群級并行有效的降低了群落之間信息的損耗，從而發發揮出了延長網絡壽命的作用。

并行微粒群優化算法的基本原理：相對于有n個節點構成的無線傳感網絡，可以設置網絡中，包含著m個智能傳感節點。根據每一個固定節點的位置，可以將其劃分為m個待測的區域，劃分的過程中，需要確保固定節點的數量相同。在進行網絡初始化設置的過程中，節點為隨機分布，此時各個區域的節點數量是不同的，此時需要根據公式，來計算區域內的節點數量：

在計算的過程中，每一個區域邊界的檢測概率受到區域邊界節點的影響，也受到鄰近區域邊界節點的節點，考慮到這一點，職能傳感節點在區域內移動的過程中，需要適當擴大區域的范圍，以保證準確性和完成性。但各區域之間的劃分清晰之后，可以通過微粒群算法完成智能傳感節點的位置優化。每一個區域之間，移動節點的移動是獨立的，在網絡優化時，需要對每一個區域內的優化結果進行單獨的分析，并最終實現對全局網絡的優化。

4 結語

綜上，并行微粒群優化的應用優化無線傳感網絡，并且克服關于固定節點的問題，實現全局優化，提高網絡運行速度，是一種值得應用的算法。

參考文獻

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