[发明专利]一种基于烟花算法的无线传感器节点部署方法

摘要

本发明公开了一种基于烟花算法的无线传感器节点部署方法，通过利用模拟烟花爆炸来解决最优化问题的烟花算法来进行传感器部署，烟花算法不仅继承了现有元启发式算法的许多优点，还有自身明显的特色，如爆发性、瞬时性、简单性、局部覆盖、分布并行等。且由于烟花算法个体相互独立，每个算子可以独立在局部进行搜索，所以适合并行化处理，能够解决在节点规模较大时收敛过慢的问题。同时本发明相对于随机分布或其他启发式算法相比实现对三维区域较高的覆盖率，由于充分考虑了地形地势，能够在保证网络有效性的前提下加强网络的各节点之间的连通性。

主权项

一种基于烟花算法的无线传感器节点部署方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对待测区域建立三维坐标系，传感器节点坐标如下表示si={(xi,yi),hi(xi,yi)}∀i∈[1,2,...,N]]]>其中(xi，yj)是无线传感器节点si在xoy轴的横坐标，hi(xi,yi)是节点si在(xi，yj)的高度；步骤2，初始化种群，围绕无线传感器网络中的汇聚节点随机产生n个位置，传感器节点总数即种群最大规模为Snode，搜索空间维数为3，最大迭代次数Tmax，当前所有爆炸火花和高斯变异火花的位置集合设为W；步骤3，分别在这n个位置上各引爆一个烟花，共引爆n个；步骤4，计算产生的各烟花的适应度，根据下面的式子计算烟花爆炸产生的火花数目Ri和爆炸半径Ai；同时对爆炸半径设置下界其中M是控制n个烟花产生火花总数的参数，Ai是第i个烟花的爆炸半径，是最大爆炸半径，f(xi)为根据该点的覆盖率计算出的烟花适应度，Ymax是当前个体中适应度最好的个体适应度，Ymin是当前个体中适应度最差的个体适应度，N为烟花总数，ε取小于0.001且大于0的值；步骤5，按照下列公式更新火花位置，生产爆炸火花并对所有爆炸火花进行高斯变异，并更新其位置：爆炸火花：初始火花位置其中xj为随机生成的初始位置，随机选择0‑3个维度，对火花的每一维度更新火花位置：其中rand(‑1,1)是产生一个(‑1,1)之间的随机数；对于超出可行域的部分，即超出当前待测区域坐标范围的部分，利用映射规则：为越界的那一维度，设为第k维，和为该维度的上下边界，％表示模运算；高斯变异操作：对每个烟花随机选择μ个维度(在该方法中μ可取1、2或者0)，对每一位更新烟花位置生成高斯变异火花：其中Gaussian(1,1)是利用高斯公式产生一个(0‑1)之间的随机数，对于超出可行域的部分，即超出当前待测区域坐标范围的部分，利用映射规则为越界的那一维度，设为第k维，和为该维度的上下边界，％表示模运算；步骤6，计算所有烟花、爆炸火花和高斯变异火花的适应度值，并找出当前最佳位置x*，保留到下一次爆炸，依据下面式子从当前产生的烟花和火花集合W中随机选择n‑1个位置，并与当前n个位置进行迭代，参与下一代操作；d(xi,xj)表示xi和xj的欧几里得距离，位置xi被选中的可能性p(xi)的定义如下：步骤7，若满足种群最大规模Snode或最大迭代次数Tmax，则找出当前算法中所有的烟花点和火花点，否则回到步骤4。