基于混合免疫粒子群算法的WSN移动sink路径研究.pdf

无线传感网（Wireless Sensor Network, WSN）是由大量传感器节点构成的无线网络系统，这些节点能够协同工作完成对物理环境的监测任务。在WSN中，移动sink路径规划是提升网络效率和延长网络生命周期的关键技术之一。移动sink是一种通过在传感器网络中移动来收集节点数据的方式。本文主要研究了如何减少WSN中的能量空洞，即通过规划移动sink的最短路径来收集节点数据，从而减少特定区域的能量消耗不均现象。 旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的优化问题，它要求找到一条经过多个城市的最短路径并返回起点。带邻域的旅行商问题（Traveling Salesman Problem with Neighborhood, TSPN）是TSP的一个变体，考虑了节点的邻域范围。在WSN中，移动sink的路径规划问题可以被看作是TSPN的特例。然而，由于TSPN在实际应用中并没有多项式时间内的有效解法，因此提出了将免疫算法（Immune Algorithm, IA）和模拟退火粒子群优化（Simulated Annealing Particle Swarm Optimization, SAPSO）相结合，形成混合免疫粒子群优化（Hybrid Immune Particle Swarm Optimization, HIPSO）算法来求解TSPN问题。 免疫算法是一种受生物免疫系统启发的优化算法，通过模拟免疫系统的识别、学习和适应等机制来解决优化问题。粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是另一种启发式算法，通过模拟鸟群捕食行为的群体智能来搜索最优解。模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种概率算法，通过模拟材料退火的过程来逐渐找到问题的全局最优解。 本文提出的HIPSO算法，通过整合上述三种算法的优势，利用模拟退火算法防止粒子群算法早熟收敛至局部最优解，并通过免疫算法增强算法的多样性，从而提高搜索质量。在HIPSO算法中，将无线传感网建模为由不同大小的圆形区域组成的通信范围，其中sink节点会在其通信范围内移动，以收集传感器节点的数据。在模型中，建立了能耗和移动路径模型，并通过HIPSO算法求解优化模型，以获得能耗最小的sink节点移动路径。 仿真结果表明，本文提出的HIPSO算法能够有效减少能耗，并延长网络生命周期，相较于其他算法来说，该算法求得的近似解在减少能耗和延长网络生命周期方面具有显著优势。 关键词中的“移动sink”指的是在网络中移动的收集点，它能够改善数据收集的效率；“无线传感网”是研究的对象；“带邻域的旅行商问题”指出了研究问题的数学模型背景；“混合免疫粒子群算法”描述了为解决问题所采用的具体算法。此外，文中还提到了中图分类号TP301.6和文献标识码A，这是对文章主题分类和文献标识的标准化处理。 文章的基金项目信息显示该研究获得了“江苏省常州市应用基础研究项目（CJ***）”的资助，这表明该研究得到了相关科研资金的支持。 本文通过综合应用免疫算法、模拟退火和粒子群优化算法，提出了一种有效的WSN移动sink路径规划方法，对减少能量消耗、延长网络寿命具有重要意义，并为类似问题的解决提供了新的思路。