摘 要：為了提高無線傳感網絡覆蓋率和目標檢測概率，動態無線傳感網絡布局優化成為無線傳感器網絡覆蓋研究的關鍵。由于傳統的灰狼算法在優化過程中難以協調全局探索和局部開發能力，文中將基本灰狼算法(GWO)與Logistic序列變異，并與干擾粒子相結合，采取一種從整體到局部的優化策略，同時學習虛擬力算法在指導無線傳感節點散步過程中的優越性，對狼群位置更新機制做出一些改進，提出一種虛擬導向的改進灰狼算法，在有效提高網絡覆蓋率的同時，提高算法的收斂速度和收斂精度。
關鍵詞：GWO;動態網絡布局;Logistic序列變異;干擾粒子;虛擬力;傳感器
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0 引 言
隨著無線通信技術、嵌入式計算技術、傳感器技術、微電子技術的高速發展，無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network，WSN)應運而生[1]。無線傳感器網絡以其低功耗、低成本、分布式、自組織等特點為信息感知帶來一場新的變革，被廣泛運用于目標跟蹤和環境監測等領域。由于傳感器節點的能量有限及其應用區域的特殊性，為了增強無線傳感器網絡的監測質量、提高網絡可靠性，動態無線傳感器網絡布局優化已成為無線傳感器網絡性能優化的關鍵[2]。
近年來，研究人員嘗試從不同角度解決傳感器節點位置優化問題，在文獻[3]中，研究了基于移動機器人的節點部署算法—假設節點均具有準確定位能力，利用已有信息部署后續節點。但由于依次部署會導致較長延時，因此不具有普遍性。文獻[4-5]中提出了改進的混合無線傳感器網絡節點分布優化算法，文獻[6]中提出了一種基于虛擬力的節點分布優化算法(Virtual Force Algorithm，VFA)，該算法將每個傳感器節點近似為一個虛擬電荷，建立傳感器節點與目標、其他傳感器節點間的虛擬力模型，根據受力平衡，各點受到其他點的虛擬力作用，向目標區域擴散，最終達到平衡狀態，從而實現網絡充分覆蓋。
與上述其他算法相比，該算法具有更快的運算速度，在提高網絡覆蓋率性能方面表現突出。然而對于由固定傳感節點和移動傳感節點構成的無線傳感網絡，固定傳感節點對移動傳感節點的虛擬力可能會限制無線傳感網絡的布局優化。針對上述問題，本文結合灰狼算法和虛擬力算法，提出了一種虛擬導向的改進灰狼算法。
灰狼算法作為一種新型智能進化算法，已經被證明與粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)、引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm，GSA)相比性能更優，同時具有模型簡單、參數設置較少、尋優性能較好等優點，但與其他算法一樣，灰狼算法也存在探索和開發能力難以協調、求解精度低等缺點。因此，本文將基本灰狼算法與Logistic序列變異、干擾粒子相結合，從而在平衡灰狼群體探索和開發能力的同時，增強種群多樣性，提高收斂精度。
采用虛擬力改進灰狼算法的狼群包圍策略，指導頭狼帶領包圍進攻方向，加快算法收斂。該策略既避免了虛擬力算法導致的移動傳感節點優化約束，又使灰狼算法有目的的向擴大覆蓋率和目標監測率的方向進化。
1 GWO算法優化WSN覆蓋基本原理
4.2 測試結果數據比較
從仿真及數據比較圖中可以看出，無論是灰狼算法還是改進灰狼算法，相較于粒子群算法在收斂速度方面明顯提高，并且虛擬導向的改進灰狼算法與其他兩種算法相比，覆蓋率明顯提高，收斂精度較高，收斂速度快，性能較穩定，魯棒性較好。
5 結 語
無線傳感網絡布局優化有利于改善網絡性能，提高網絡有效覆蓋率，本文提出一種用于無線傳感網絡布局優化的虛擬導向改進灰狼算法，采用概率測量模型評價網絡性能，以優化網絡的有效覆蓋率為目標，在對基本灰狼算法改進其探索和局部開發能力，提高其收斂精度的基礎上，更新灰狼位置時引入虛擬導向策略，指導灰狼種群進化，提高收斂速度和精度。實驗表明，虛擬導向的改進灰狼算法能有效實現無線傳感網絡布局優化，收斂精度更高，速度更快且魯棒性更好。
參 考 文 獻
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