無線傳感器網絡中基于遺傳算法的路徑優化研究

鄒茜

摘 要：隨著社會經濟不斷發展進步，無線傳感器網絡的發展也是十分迅猛的，尤其是在現代科學技術和信息技術以及互聯網技術發展的過程中，對無線傳感網絡的發展也起到了引導作用。對無線傳感網絡的相關研究也是比較多的，不僅在研究的過程中提出了新的想法和措施，而且還發表了大量的研究著作，大大的促進了無線傳感網絡的發展和進步。本文就主要是在相關研究的基礎上，基于遺傳算法對無線傳感網絡的路徑進行優化，并且在分析研究的過程中也我們也是需要考慮到一些無線傳感器的節點能量的損耗以及路由的恢復時間等一些現實的實際因素，并且我們在分析研究的過程中還需要將這些因素對無線傳感器網絡路徑的優化進行處理。正是基于這些約束條件，就對遺傳算法的各個條件進行了細致的分析和研究，基于遺傳算法的無線傳感器網絡是路徑優化是有效的，而且遺傳算法也能夠對無線傳感器網絡路徑進行有效的優化。

關鍵詞：無線傳感器 路徑 遺傳算法 優化分析

中圖分類號：TP274.1 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）01（b）-0011-02

隨著現代社會的發展進步，無線傳感技術的發展是十分迅速的，尤其是隨著現代社會信息技術和網絡技術的發展進步，學者和研究者對無線傳感器網絡的研究也是十分重視的，并且對無線傳感器網絡路徑的優化分析研究比較重視的。隨著相關算法的提出，遺傳算法在無線傳感器網絡路徑優化的過程中發揮了重要的作用，使得無線傳感器網絡的使用時限達到最大化。我們在分析研究的時候，由于無線傳感器網絡的節點能量是有限的，并且在使用的過程中是不能夠進行補充，所以我們想要使得無線傳感器網絡路徑優化就不僅是需要關注無線傳感器網絡路徑的長度，而且還需要更加的關注我們在使用無線傳感器網絡的過程中對于網絡能量的損耗以及對能量的節約。

本文在對無線傳感器網絡路徑進行優化的過程中主要是使用遺傳算法對這方面的內容進行分析研究，并且在研究的過程中構建了無線傳感器網絡路徑規劃和優化的方法，希望通過本文的分析研究，可以為無線傳感器網絡路徑的優化提供一些建議和借鑒。

1 無線傳感器網絡的模型和拓撲描述

在無線傳感器網絡中，我們是需要對一些監測的數據進行分析研究的，我們獲得的這些監測數據其實主要是無線傳感器節點是源節點，這些相關的數據主要是通過多跳匯集到了匯聚節點或者是基站，然后這些相關的數據就需要通過互聯網或者是衛星傳送給用戶或者是管理節點。我們在對無線傳感器網絡路徑進行優化分析研究的時候，我們在分析研究的時候主要是通過低能量的自使用分層簇結構的算法，我們通過在這種算法使得無線傳感器網絡的路徑不斷的得到有效的優化。這種算法主要是對無線傳感器的網絡監測區域進行 集群分組，我們主要是將這種分組稱為是簇，我們在進行計算的時候，每一個簇是需要一個簇頭的節點的，每一個簇頭節點的主要任務是負責這個簇內的節點或者是基站的通信情況或者是對相關的數據進行壓縮等一些負面的內容，每一個簇內的簇頭節點主要是無線傳感器網絡通信路徑上的目標節點，我們在分析研究的時候發現，這個節點的位置是不固定的，并且是按照某種規則而產生的，我們在研究的過程中為了大大的簡化網絡的復雜性，并且使得遺傳算法在計算的過程中不丟失有效性。所以我們在分析研究的時候是需要將簇看作是二維平面空間內的矩形區域，但是我們在進行研究計算的時候，由于區域的大小、傳感器的節點和數目以及相關的位置也是知道的，因此我們在進行計算的時候對于一些靜止不動的節點看作是一個區域內的一個點，由于在相關的區域內每一個節點的初始能量都是相同的，并且相關的節點是隨機的分布在區域內的每一個簇內，這樣就使得區域內的每一個節點是被賦予獨特的編號，也就是1，2，3，…，n。

我們就將無線傳感器網絡系統抽象為G=（V，E），其中網絡節點集V=（Vhead，V1，V2，V3，V4，...，Vn）Vhead主要是為G的簇頭節點；并且Vi=（i=1，2，...，n）為這個簇內的其他的感知節點，各個節點之間的通信鏈路的路集為E=（e1，e2，...，em）；V中的各個節點之間的有效傳輸距離都為λ0，那么就會有如下的公式：

（1）

我們在進行分析研究的時候，如果是節點i和節點j之間是能夠連接成一些有效的鏈路的時候，那么就會使得L（i，j） =L（j，i）=1，但是如果我們在進行分析研究的時候，節點j與節點i之間是不能夠連接成有效的鏈路的時候，那么就會使得L（i，j）=L（j，i）=0。

2 無線傳感器網絡路徑的優化的遺傳算法設計

2.1 基于遺傳算法的無線傳感器網絡路徑的優化思想

我們在遺傳算法的基礎上對無線傳感器網絡路徑的優化思想進行分析研究的時候，我們首先是需要對無線傳感器網絡的路徑進行優化問題的模型進行構建，在進行構建之后我們是需要進行初始化的措施，我們在這個過程中是需要使用遺傳算法進行計算，這主要是由于我們在這個過程使用遺傳算法進行計算不僅是計算的算法也是比較簡單的，而且也是具有通用性的，并且由于我們在進行計算的時候遺傳算法是具有搜索功能的，這樣我們在使用遺傳算法進行計算的時候，大大的提高了遺傳算法的搜索效率。

2.2 染色體和編碼分析研究

無線傳感器網絡的通信路徑主要是路徑中的傳感器節點的序列構成的，相關的節點i（xi，yi）主要是可以利用浮點編碼來進行表示的。我們在進行表示的時候相關的浮點數操作和二進制的數是比較復雜的，但是我們在進行搜索的時候是可以搜索整個的運動空間的，不僅如此我們在進行搜索的時候還可以進行精確的定位。無線傳感器網絡路徑中的第一個點P1=（x1，y1）為源節點，最后的一個節點就為Pn =（xn，yn）為目標節點（簇頭節點）。這樣就使得無線傳感器網絡路徑就如下面的表示：

Path=[P1，P2，P3，P4，P5，P6...PN]

（x1，y1）→（x2，y2）→（xn，yn） （2）

2.3 路徑優劣與適應度函數分析研究

由于不同的染色體是由不同的傳感器節點序列構成的，一般都是具有不同的節點個數，而且染色體的長度是可以變化。

我們對無線傳感器網絡的路徑進行分析研究就會發現，我們是需要對無線傳感器的優劣和適應度函數進行研究，我們主要是將無線傳感器網絡路徑的優劣程度的評估值作為遺傳算法中的染色體的適應值，并且我們在進行研究的時候還需要將無線傳感器網絡路徑優化的約束條件全部的包含在內，最后是需要使用相關的數值形式表示出來。

其次是我們是需要對不可行路徑的適應度函數進行分析研究，我們主要是設不可行路徑的適應度函數為極大的 罰函數P，P的數值是遠遠的大于無線傳感器網絡路徑所能夠達到的最大值的，而且我們經過相關的分析研究發現，如果是適應度函數的數值是越來越小的，那么無線傳感器網絡路徑就會是最優的。

3 結語

本文主要是基于遺傳算法對無線傳感器網絡路徑優化進行分析研究，希望通過本文的分析研究，可以為無線傳感器網絡路徑優化提供一些建議和借鑒。

參考文獻

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