[发明专利]一种用于优化无线传感器网络拓扑的多种群协同进化方法

权利要求书

1.一种用于优化无线传感器网络拓扑的多种群协同进化方法，其特征在于，包括以下过程：

步骤100，基于初始无标度无线传感网络拓扑产生种群个体基于初始无标度无线传感网络的源拓扑产生种群个体；源拓扑的所有节点的地理位置固定，在整个变换过程中，节点的地理位置信息不在更改，默认节点的通信范围为半径为R的圆形区域，任何两个节点的拓扑连接都不能超过通信范围；

步骤200，根据从种群中选择出来的父母个体，进行交叉算子操作，从而产生新的子代，包括以下子步骤：

步骤201，假设G_f和G_m分别是父亲拓扑和母亲拓扑，G_s和G_d分别是儿子拓扑和女儿拓扑；首先我们通过交叉算子概率P_c来选出父母亲拓扑，然后G_s继承父亲拓扑G_f，G_d继承母亲拓扑，然后获得如下边的集合：

在上述公式中，表示父亲拓扑边的集合，表示母亲拓扑边的集合，E_f和E_m分别是父亲独有边的集合和母亲独有边的集合，即只在父母某一方中有而在另一个父母中没有的边；这样，E_f与E_m是完全不同的，因为节点在初始时刻位置已经固定，所以如果一条边在父亲独有边E_f中存在，那么这条边也能在女儿拓扑G_d中重新构建；

步骤202，在保证初始度不变的前提下，儿子拓扑通过拆断其已有的边来构建母亲拓扑每一条独有的边，女儿拓扑通过拆断其已有的边来构建父亲拓扑每一条独有的边；

步骤300，根据从种群中选择出来的个体，进行变异算子操作，包括以下子步骤：

步骤301，针对变异算子选择的边，进行度相似节点重新连边操作，首先针对变异算子选出来的两条边，判断两条边四个节点是否在彼此的通信范围，以此来保证换边操作之后新连接的边是可以存在的；

步骤302，度排序换边策略：针对选出的e_ij和e_kl，度排序换边策略定义如下：

在公式(5)中，d_i、d_j、d_k、d_l分别为node i、node j、node k和node l的度，将node i、nodej、node k和node l按照度值排序，由大到小依次为d₁、d₂、d₃、d₄；

步骤303，交换阈值P_sort控制度差减小比例；如果公式(5)的比较结果为真，则采取度值最大的两个节点相连接，度值最小的两个节点相连接，此时根据d₁、d₂、d₃、d₄的顺序重新构造四个点的连接关系，有两种候选连接方式，图5(b)表示node i和node l相连，node j和node k相连；图5(c)表示node i和node k相连，node j和node l相连；

步骤400，通过计算网络遭受恶意攻击之后极大联通子图的节点数目占据整个网络的比例来描述网络的连通性，从而评估网络在恶意攻击之后的性能；适应度函数定义如下：

在公式(6)中，n的取值从1到第N，MCS(n)表示拿掉第n个节点后剩余拓扑中最大联通子图节点数目；公式前面的1/N是做了归一化处理，保证不同规模的网络之间可以相互比较，f(G)的值是定义在(0,0.5]之间的；在全连接网络中，依次拿掉度最大的节点，剩余网络仍是全连接的，最后整个公式的值为0.5；而在星型网络中，如果拿掉度最大的节点，网络剩余节点立刻变成孤立节点，此时的f(G)值为1/N+1，当N趋近无穷大时，f(G)的值趋近于0；在种群进化的每一代用适应度函数f(G)进行筛选，选择较优的个体将纳入下一代，引导整个种群朝着抵御恶意攻击鲁棒性高的方向进化。