[发明专利]一种基于改进模拟退火的无线传感器网络资源分配方法

摘要

本申请是一种基于改进模拟退火的无线传感器网络资源分配方法。考虑传感器节点的能量有限和实时性的特点，在目标函数的感知程度矩阵中加入时间函数，利用加权因子保证用户的公平性；并给出感知节点探测目标数目约束，减少节点感知偏差，进而构造资源分配最优化模型。针对模拟退火优化对整体解空间的存在认知不足的特点,将Logistic混沌搜索嵌入其中，结合模拟退火的快速寻优的能力，提出一种基于改进模拟退火的有效资源分配方法。与同类方法相比，在不同感知个数的条件下本文方法的目标检测成功率更高，权值保证了用户的公平性，有效降低了优化时间和网络功率消耗，提高了系统整体性能。

主权项

1.一种基于改进模拟退火的无线传感器网络资源分配方法，其特征在于，包括以下几个步骤：S1、基于产生函数生成位于解空间内的新解设置初始温度T；模拟退火的搜索空间由经过编码的可行解的集合组成；状态产生函数要尽可能保证产生的候选解遍布全部解空间，包括产生候选解的方式和候选解产生的概率分布两部分；为保证取值的可行性和可靠性，利用混沌运动的遍历性，将混沌状态引入到优化变量中，把混沌运动的遍历范围放大到优化变量的取值范围，利用混沌变量进行搜索，随机产生[0，1]上的n维向量；基于logistic方程混沌初始化产生初始群体；并对当前个体产生混沌扰动，设计合适的状态产生函数，使其根据搜索进程的需要表现出状态的全空间分散性；多目标资源分配优化方法对应的解空间集合为：解空间对应的初始解选为o_mn，此解空间基于资源分配方法的目标数学表示为：其中为{2，3，...，N‑1}和{2，3，...，M‑1}的循环排列，基于解空间(22),采用逆序变换法在新解的产生装置中释放出一个新解，并对构成解的部分元素进行置换，得到新的解空间：S2、计算与新解所对应的目标函数差根据新的多目标传感器网络资源分配方法模型(18)和约束条件(19)计算代价函数，其计算表达式：其中式中u和v代表不同的迭代次数；S3、判断新解是否被接受采用Metropolis接受准则为判断依据，判断新的网络资源分配最优解是否被接受：若Δt＜0，表示接受新解，此解为无线传感器网络资源新的分配方式；否则以概率exp^‑Δt/T接受新的分配，逐步迭代；S4、通过降温迭代到最优解选定适当的控制参数T，用渐进收敛的时间去逼近来实现，此时{T_a}(a＝0，1，...)是一个递减的数列，使用齐次马尔科夫链序列控制算法的进程，对模拟退火算法进程进行分析。βT表示新的温度(β为降温系数；T为下次迭代前的温度)替代并对其进行降温，依次迭代，直到找到全局最优解。