[发明专利]一种信息物理融合系统下的网关部署方法

摘要

一种信息物理融合系统下的网关部署方法，涉及一种网关部署方法。本发明利用多区间扰动技术克服现有的粒子群优化算法在寻找网关部署时容易陷入局部最优的问题；进一步平衡各网关节点之间的负载，提高网络服务质量。主要步骤：网关粒子初始化、进行粒子飞行计算、更新粒子历史最优位置与粒子全局最优位置、对粒子全局最优位置进行多区间扰动、重复上述步骤直到迭代次数到达最大迭代次数P，粒子全局最优位置pg所代表的网关位置即为无线传感器网络中网关的最优部署位置坐标。通过多区间扰动粒子群算法求解信息物理融合系统中网关的部署位置，比现有基于粒子群的算法相比，算法的收敛速度提高30％左右，负载平衡水平提高130％，显著提高网络服务质量。

主权项

1.一种信息物理融合系统下的网关部署方法，所述方法使用多区间扰动粒子群算法进行网关位置的寻优；定义对于信息物理融合系统中的K个网关节点，其在二维平面的坐标为：(ak,bk)，k＝1,2,...,K，用网关坐标组成的粒子位置为X＝(x1,x2,...,xm)，粒子速度为V＝(v1,v2,...,vm)，其中m＝2K，x2k‑1＝ak，x2k＝bk，第t个粒子的位置为Xt＝(xt,1,xt,2,...,xt,m)，速度为Vt＝(vt,1,vt,2,...,vt,m)；所述方法的实现过程如下：步骤一、网关粒子初始化在网络有效区域[0,L]内，随机产生T个目标粒子组成第一代粒子群的初始位置，粒子群中的每个粒子表示一组可能的网关位置，同时随机产生每个粒子的初始速度设置粒子的速度值范围为[‑v_max,v_max]＝[‑0.15×L,0.15×L]，惯性权重为ω，学习因子为c₁、c₂，最大迭代次数为P；按照式(3)设置第t(t＝1,2...,T)个粒子历史最优位置pt为该粒子的初始位置，按照式(4)设置粒子全局最优位置pg为所有粒子初始位置中的最优位置：其中，f(·)为适应值函数，其计算方式如式(10)所示；{uk}K是表示所有的网关节点集合，X是网关节点集合中各个节点坐标具体位置；步骤二、进行粒子飞行计算由网关位置组成的第p代粒子群任意一个目标向量表示为：其中：p＝1,2,...,P，t＝1,2,...,T；对于第t个粒子，根据速度更新公式(5)进行下一代该粒子的飞行速度计算其中，rand为0～1之间的随机数；如果粒子的飞行速度超过速度值范围，则按照式(6)将其限定在边界条件上：根据位置更新公式(7)进行下一代该粒子位置的计算步骤三、更新粒子历史最优位置与粒子全局最优位置根据更新后的粒子位置按照式(8)和式(9)计算粒子历史最优位置与粒子全局最优位置：其中，f(·)为适应值函数，所述网关部署方法考虑网关覆盖半径与网关负载平衡水平，采用的适应值函数计算方式如式(10)所示：其中，λ为尺度系数；d(v_i,u_k)为传感器节点v_i到网关节点u_k的跳数；对于第k个网关u_k，其节点位置为(a_k,b_k)，k＝1,2,...,K；距离该网关节点距离小于通信半径的传感器节点组成的集合为Θ_k，该网关节点到Θ_k中任意节点的跳数均为1；节点v_i到Θ_k的距离为则节点v_i到网关节点u_k的跳数按式(11)计算：各网关节点的负载水平按照其所服务的路由器节点数量进行表征，路由器节点优先考虑选择在其覆盖距离之内的网关节点作为服务节点；对于在所有网关节点覆盖距离之外的路由器节点，则选择按式(11)选择跳数最小的网关节点作为其服务节点；定义整个信息物理融合系统网关节点负载为(load1,load2,...,loadK)，则loadmax＝max(load1,load2,...,loadK)，loadmin＝min(load1,load2,...,loadK)；步骤四、对粒子全局最优位置进行多区间扰动在进行粒子历史最优位置与粒子全局最优位置更新之后，引入多区间扰动机制对粒子全局最优位置pg进行优化；具体方法是将整个迭代过程分为早期、中期、后期三个不同的阶段，通过在不同迭代计算时期加入不同的正态偏差使得粒子能够通过波动过程接近全局最优值；在早期阶段，引入较大的正态偏差；在中期阶段，引入中等的正态偏差；在后期阶段，引入较小的正态偏差；具体扰动方式如式(12)所示：其中，扰动因子σ1＝r×0.1，σ2＝r×0.01，σ3＝r×0.001，r为网关节点的覆盖距离；区间参数θ1＝0.1，θ2＝0.3；在进行多区间扰动之后，按照式(10)计算扰动后的粒子全局最优位置p'g所对应的适应值函数值f(p'g)，如果f(p'g)

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