[发明专利]一种使用微分进化求解无线传感器网络最优路径的方法

说明书

本发明涉及一种使用微分进化求解无线传感器网络最优路径的方法，依据图论知识，使用无向图来描述无线传感器网络路径问题，研究无线传感网络中的节点和信息传递，无向图G=（V，E）中，V表示网络所有节点的集合，E是所有通信路线的集合，V=V_head，V₁，…，V_k，…，V_n；E=E₁，…，E_k，…，E_n；假设其中V_head是簇内的目标节点，即簇首节点；第k个节点是源节点，建立路径优化模型，然后使用微分进化算法作为搜索工具，求得从源节点到目标节点传递所需最小的能量消耗，找到一条从源节点到目标节点传递信息所需能量消耗为最小的路径。该方法能够快速准确地计算出最优的、能量消耗最小的传输路径。

技术领域

本发明涉及一种使用微分进化算法（Differential Evolution，DE）求解无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）中的最优路径问题，该方法能够快速准确地计算出最优的、能量消耗最小的传输路径。

背景技术

无线传感器网络是物联网的核心技术，在军事、医疗、农业、运输业等行业广泛应用。WSNs中由于能量的限制因素，如何实现其存活寿命最长是最为关键的问题。

为实现无线传感器网络（WSNs）的存活寿命最大，可从多个不同角度来实现。找到无线传感器网络中最优的、能耗最小的传输路径是一种经典方法。该问题可以转换成为无向图，从源节点到目的节点的最优路径问题，这已经被证明是NPC（nondeterministicpolynomial complete）的复杂问题。

无线传感器网络中最优路径优化问题，简单来讲就是从源节点出发，经过一系列随机选择的传感器节点，最终到目的节点，整个选择最优的传输路径的过程，这里的最优一般是指能量消耗最小。另外，传感器节点还须满足某些约束条件，如网络节点的能量、节点的距离信息等，使得信息到达网络目标节点所需传输总能量最低。在异构的无线传感器网络中，一般来讲，传感器节点（sensor node）负责监测和感应数据，感应到的数据经过多跳传递到汇聚节点（sink node）或基站（base station），然后，由汇聚节点再通过互联网或卫星到达管理节点或用户。

目前，求解无线传感器网络中最优的、能耗最小的传输路径问题的方法有基于遗传算法、基于粒子群算法等。研究发现，这些方法在求解速度和性能上都存在一定不足，如基于遗传求解该问题时需要较长的搜索时间，而且容易出现停滞于局部最优解。利用粒子群算法求解该问题时，需要较多的参数设置，在搜索速度和精度上较为敏感。

微分进化算法（Differential Evolution，DE）由R.Storn和K.Price首先提出，随之便凭借其运算速度快、需要较少的参数设置、易实现等优点，成为当前进化计算领域中最著名的经典算法之一。微分进化从属于进化算法，具有一般进化算法的共性，整个进化的过程包括初始化种群、变异交叉、选择、更新等基本结构，且是基于群体搜索的策略。

微分进化区别于其他算法的特点有：1）原理简单，程序易于实现，最早提出的 C语言版本DE仅用十行代码即可实现；2）控制参数少，仅有3个参数，非常有利于在实验和测试中对算法的控制；3）算法的性能和效率高，从微分进化算法提出以来，多次在国际进化大赛上取得前三名的成绩；4）算法灵活性强，有多种变异策略可供选择。

微分进化算法需要较少的参数设置，且具有收敛快、性能高的特点，较为适合求解无线传感器网络中最优的、能耗最小的传输路径问题。

发明内容

本发明针对现有技术不足，提出了一种使用微分进化算法求解无线传感器网络中的最优路径的方法，解决无线传感器网络中的路径优化问题。