[发明专利]一种基于群体智能的原烟养护无线传感器布局优化算法

说明书

本发明公开了一种基于群体智能的原烟养护无线传感器布局优化算法，属于原烟养护领域，所述的无线传感器布局优化算法采用以下步骤实现：步骤1.建立三维环境的无线传感器优化模型：步骤2.利用改进后的鲸鱼优化算法对传感器布局进行优化；步骤3.对优化结果进行检验。本发明提出的优化布置方法能有效替代之前的多数量传感器布置方法，即在现实企业生产中采用文中方法可以有效降低传感器布局的数量，从而降低实际企业投入成本。

技术领域

本发明属于无线传感器布局领域，更具体的说涉及一种基于群体智能的原烟养护无线传感器布局优化算法。

背景技术

原烟仓储养护作为烟草生产中的关键环节，烟垛温度实时监测具有非常重要的实际意义和应用价值。传统的人工巡检方式是人工用温湿度检测仪到每个烟垛接上模拟热敏电阻的两个接头进行温湿度读数，并手工书写记录的方式，这种方式不仅成本较高，而且数据的准确性也难以保障。因此，采用在烟垛中放置温湿度传感器可以有效避免相应不足，有效提高数据的准确性。实时的温湿度数据上传到控制系统并且能够被相关管理人员在系统中进行显示和查看，如果温度数据有异常，管理人员可以及时采取相关措施避免所养护烟叶发生霉变，减少损失。由于各种货场布局的不同，所以无线传感器的布局也不尽相同。在传感器网络布局中增加传感器的个数就会提高面积覆盖率，而现实中往往会受到购置、维修及检测等成本问题的约束限制，因而传感器的布局不能过于密集，同时由于任何传感器无线信号的传播距离有限，传感器布局也不能过于稀疏。因此研究传感器布局的优化即为在保障覆盖范围的前提下，选择尽可能少的传感器以降低布置成本。本文主要目的是利用现有的传感器技术代替已有的人工巡检方法应用于物流仓储之中，并且通过优化传感器数目来降低企业投入的成本。

发明内容

本发明基于原烟养护现实需要，针对降低传感器数量并确保传感器之间相互连通的优化问题，采用联合感知模型保证了传感器网络的覆盖质量和连通性，建立了三维环境的无线传感器布局优化模型，利用改进后的鲸鱼优化算法计算后得到结果。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案实现的：所述的无线传感器布局优化算法采用以下步骤实现：步骤1.建立三维环境的无线传感器优化模型：步骤2.利用改进后的鲸鱼优化算法对传感器布局进行优化；步骤3.对优化结果进行检验。

优选的，所述的优化算法中采用的无线传感器具有以下定义，假设每个传感器都有检测其他传感器出故障的感应半径r，区域M内一共有n个传感器，另Q＝{q1,q2,q3,…qn}为无线传感器的集合；

(1)固定区域M内部署n个传感器；

(2)无线传感器都具有相同的监测感知半径；

(3)0-1矩阵表示传感器之间的覆盖关系；

(4)使n的个数达到最小化，传感器监测的覆盖率达到最大。

优选的，所述的步骤1.建立三维环境的无线传感器优化模型，采用如下具体方法；

首先给出两个传感器之间的欧式距离为：

其中：(x_i,y_i)，(x_j,y_j)分别为集合中任意两个无线传感器A_i,B_j的节点；

传感器A_i对B_j的感应强度为：

其中：d(Ai,Bj)表示两个传感器A_i和B_j之间的欧式距离，α是反映设备物理性质的相关参数，r表示传感器检测传感器出故障的感应半径；

然后在计算两个B_j点传感器的联合感知强度可表示为：