0 引言

    目前環(huán)境監(jiān)測(cè)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸精度的要求越來(lái)越高，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSNs)逐漸成為了研究的熱點(diǎn)^[1]。節(jié)點(diǎn)的覆蓋范圍和監(jiān)測(cè)能力決定了數(shù)據(jù)采集與傳輸?shù)目煽啃裕?jié)點(diǎn)的能耗和使用時(shí)長(zhǎng)也影響著無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)覆蓋質(zhì)量^[2]。

    WSNs現(xiàn)可用于監(jiān)測(cè)地震、電磁、溫度、壓力、光強(qiáng)、心率、運(yùn)動(dòng)物體的大小、方向和速度等，可用于智能家居^[3]、軍事國(guó)防^[4]、醫(yī)療事業(yè)^[5]、智能交通^[6]、環(huán)境保護(hù)^[7]等各方面，在社會(huì)生活中發(fā)揮著重要的作用。

    目標(biāo)覆蓋問(wèn)題是WSNs中的研究熱點(diǎn)問(wèn)題之一^[8]，WSNs中的節(jié)點(diǎn)具有成本低、體積小和數(shù)據(jù)處理能力快等特點(diǎn)，但是因?yàn)槠浔O(jiān)測(cè)能力、監(jiān)測(cè)范圍和能量有限，需要許多傳感器節(jié)點(diǎn)相互合作來(lái)收集并處理信息。因此存在傳感器節(jié)點(diǎn)覆蓋范圍重合、覆蓋范圍內(nèi)無(wú)法同時(shí)監(jiān)測(cè)所有對(duì)象和電量耗盡等缺陷，合理的目標(biāo)覆蓋方案可有效提高網(wǎng)絡(luò)壽命^[9]。

    對(duì)于WSNs的目標(biāo)覆蓋問(wèn)題，在傳感器節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)和能力有限的情況下，提高其監(jiān)測(cè)目標(biāo)的覆蓋率和降低算法時(shí)間復(fù)雜度是提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)性能的關(guān)鍵所在。

    為了提升目標(biāo)覆蓋率，本文提出一種改進(jìn)的混沌免疫混合蛙跳算法(Improved Chaotic Immune Shuffled Frog Leaping Algorithm，ICISFLA)。該方法在傳統(tǒng)的蛙跳算法的基礎(chǔ)上加入了混沌算子對(duì)二進(jìn)制種群進(jìn)行編碼；通過(guò)免疫算子將種群中適應(yīng)度較高的個(gè)體遺傳至下一代；在更新種群的過(guò)程中，改變傳統(tǒng)的青蛙跳躍的尋優(yōu)方式，采用一種基于變異算子的組內(nèi)最差個(gè)體尋優(yōu)方式，通過(guò)一定的概率使組內(nèi)最差青蛙不斷向組內(nèi)最優(yōu)青蛙靠近，從而提高種群多樣性，提高目標(biāo)覆蓋率。

    在實(shí)驗(yàn)中，將該算法與遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)進(jìn)行了仿真對(duì)比，仿真結(jié)果表明，ICISFLA優(yōu)化過(guò)的目標(biāo)覆蓋數(shù)量明顯提升。

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作者信息:

徐夢(mèng)穎，盧  毅，周  杰

(石河子大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，新疆 石河子832000)