[发明专利]一种仿蛛网分层分簇网络参数优化方法在审

专利信息
申请号: 202210225344.7 申请日: 2022-03-09
公开(公告)号: CN115002706A 公开(公告)日: 2022-09-02
发明(设计)人: 孔令举;张亚丹;王俊;贺智涛;高颂;刘博;毛鹏军;方骞;司逸飞;陈浩然 申请(专利权)人: 河南科技大学
主分类号: H04W4/38 分类号: H04W4/38;H04W24/02;H04W40/10;H04W40/32;H04W84/18
代理公司: 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 代理人: 吴敏
地址: 471023 河南*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 蛛网 分层 网络 参数 优化 方法
【说明书】:

发明提供了一种仿蛛网分层分簇网络参数优化方法,属于网络参数优化技术领域。由于仿蛛网分层分簇网络模型的抗毁能力受到网络部署参数的影响,无法得到合理的优化。因此,本发明利用统计学方法对网络参数变化引起的网络演变过程进行分析,获得不同网络参数及网络参数的不同取值对网络性能的影响程度,并将影响程度作为网络模型参数优化计算的依据,将网络抗毁性和全网平均剩余能量作为优化目标函数,利用多目标优化算法进行网络参数优化,为仿蛛网分层分簇网络的网络参数能够合理优化提供了一种有效的方法。

技术领域

本发明涉及一种仿蛛网分层分簇网络参数优化方法,属于网络参数优化技术领域,尤其涉及通过不同网络参数及参数的不同取值对网络性能进行优化的方法。

背景技术

随着监测面积的增大,无线传感器网络技术抗毁性方面的问题也更加突出,而基于生物仿生的人工蛛网拓扑结构与无线传感器网络拓扑结构有极大地相似性,生物启发式的仿蛛网分层分簇网络模型具有极高的网络抗毁能力,但网络能否长期、稳定地工作,受网络部署参数影响,而且簇内和簇间的能耗平衡受到簇的划分影响。

目前,对于基于生物仿生的蛛网拓扑结构,如何优化其网络部署参数没有系统的方法,一般根据经验人为设定。为提高网络抗毁性、延长网络寿命,研究者们对网络进行优化,主要分为三个方面:对分簇过程进行优化、对簇头选举进行优化,以及对路径选择进行优化,但现阶段的优化方案未能对网络部署参数进行合理地优化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种仿蛛网分层分簇网络参数优化方法,用于解决仿蛛网分层分簇网络的网络参数难以合理优化的问题。

为了实现上述目的,本发明提供了一种仿蛛网分层分簇网络参数优化方法,包括如下步骤:

1)在不同网络参数组合下对仿蛛网分层分簇网络进行仿真实验,得到全网抗毁度数据和全网平均剩余能量数据;仿蛛网分层分簇网络的网络参数包括网络层数L、簇头更换轮数m、簇内分层半径划分等级Gcr、扇形区域数量z和传感器节点数量n;所述簇内分层半径划分等级Gcr用于表征簇内分层半径,每个簇以簇头为中心,按照簇内分层半径对簇进行划分;

2)对全网抗毁度数据和全网平均剩余能量数据进行正态性检验和方差齐性检验,若全网抗毁度数据和全网平均剩余能量数据均服从正态分布且满足方差齐性,则将网络参数作为固定因子,将全网抗毁度作为因变量,进行主体间效应检验,得到与网络参数和全网抗毁度对应的主体间效应检验结果pi;还将网络参数作为固定因子,将全网平均剩余能量作为因变量,进行主体间效应检验,得到与网络参数和全网平均剩余能量对应的主体间效应检验结果qi,i=1,…,5;

3)分别对网络参数以及对应的全网抗毁度数据进行归一化处理,根据归一化处理后的数据建立全网抗毁度模型f1(x);所述全网抗毁度模型f1(x)用于表示网络参数与全网抗毁度之间的对应关系;根据主体间效应检验结果pi建立全网抗毁度模型f1(x)的约束条件;

分别对网络参数以及对应的全网平均剩余能量数据进行归一化处理,根据归一化处理后的数据建立全网平均剩余能量模型f2(x);所述全网平均剩余能量模型f2(x)用于表示网络参数与全网平均剩余能量之间的对应关系;根据主体间效应检验结果qi建立全网平均剩余能量模型f2(x)的约束条件;

4)将全网抗毁度数据和全网平均剩余能量数据作为遗传算法的输入,将f1(x)和f2(x)的最大差异作为遗传算法中非支配层的个体的拥挤度,根据拥挤度进行种群迭代,在迭代结束时得到全网抗毁度模型和全网平均剩余能量模型的Pareto最优前沿;

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