遺傳算法在無線傳感網絡節點數據調度中的應用

馮建云

（山西工程科技職業大學，山西 晉中 030619）

0 引言

無線傳感器網絡主要由節點、用戶、網絡組成[1]。節點主要覆蓋監測范圍，網絡需要計算節點信息，用戶則為傳感終端。相關研究人員針對無線傳感器網絡的組成及特點進行了深入研究，設計了兩種常規的無線傳感器網絡節點數據調度方法。第一種為數據挖掘網絡節點調度方法，其主要通過復雜的網絡調度模型計算節點數量，完成網絡節點數據調度；第二種為數據相似無線傳感網絡節點調度方法，其利用數據相似度原理構建模糊等價矩陣，篩選冗余節點，實現數據合理調度[2]。上述兩種常規的無線傳感網絡節點數據調度方法均使用隨機部署法感知網絡節點，容易增加網絡失效節點總量，不能滿足目前無線傳感器網絡節點的數據調度需求，因此本文利用遺傳算法，設計了一種新的無線傳感網絡節點數據調度方法。

1 基于遺傳算法的無線傳感網絡節點數據調度方法設計

1.1 分配數據調度競爭信道

常規的無線傳感網絡節點數據調度方法難以分配合理的調度信道，必須使用隨機部署法層層感知，嚴重影響了最終的分配效果[3]。因此，本文設計的無線傳感網絡節點數據調度方法以各個調度信道的資源分配特征為基礎，繪制單信道通信框架，提高了無線傳感網絡的數據吞吐量，有效地分配數據調度競爭信道，單信道通信框架如圖1所示。

圖1 單信道通信框架

由圖1可知，該單信道通信框架可以提高兩個節點的雙向調度效率，從而使大量的無線傳感器節點處在調度范圍內。若即將調度的節點正在被占用，可以利用該通信框架重新進行節點監測規劃，避免節點出現退避問題。若面臨較復雜的調度請求，為避免網絡節點內部分配不均，可以設計一個多信道通信框架，如圖2所示。

圖2 多信道通信框架

由圖2可知，上述多信道通信框架可以并發調度數據，存在較強的抗干擾性，可以結合信道分配的S-MAC協議分配數據調度競爭信道。

1.2 基于遺傳算法構建網絡節點數據調度模型

結合上述分配的數據調度競爭信道，可以制定合理的無線傳感器網絡節點數據調度方案，在實際調度過程中，經常會出現網絡節點調度數據過多問題，難以進行有效布局，因此本文根據遺傳算法中的空間定向搜索原理進行定向計算，構建合理的數據調度模型，從而解決復雜的空間定向數據調度問題。首先可以針對調度問題選擇候選群體，判定各個候選群體的環境適應度，然后再利用交叉變異算子生成調度方案。無線傳感網絡節點調度數據集可以使用B來表示，再根據遺傳算法的種群空間搜索原則生成相應的調度子集，此時可以選擇遺傳算子，步驟如下。

首先從種群內獲取適應度一致的調度個體，假設此時存在的個體數量為k，則每個個體被選中的概率

如式（1）所示。

交叉布局矩陣可以生成調度初始種群，并將矩陣內的全部元素歸零，若中心布局因子不滿足實際調度條件，需要重新生成新的交叉布局矩陣。此時生成的個體適應度滿足實際調度執行需求，存在的調度總數如式（2）所示。

在數據調度中心的數據具有固有屬性，各個元素之間也存在基本容量關系，因此，本文結合上述計算式獲取了最終調度數目，設置了調度執行時間，生成的無線傳感網絡節點數據調度模型如式（3）所示。

式中，為數據中心中的調度數據數量；為調度定義矩陣；m為數據集基本容量。使用上述無線傳感網絡節點數據調度模型可以有效地獲取各個節點的數據特征，快速進行數據調度，降低各個調度過程中的節點損耗率。

2 實驗

2.1 實驗準備

若無線傳感網絡內部的失效節點數量過多，會嚴重影響節點的調度活性，導致調度效率下降，調度能耗升高，因此，本文將網絡節點存活率作為實驗指標，搭建合理的實驗環境。為了使實驗與實際網絡節點的數據調度狀態相一致，本文選取OMNET搭建仿真實驗環境，調整后該平臺的實驗參數如下。

OMNET搭建仿真平臺的仿真區域為250 m×250 m；其內部包含的節點數量為500個；init參數為0.5J；elec參數為50 Nj/bit；fs參數為100 pJ/bit/m2；amp參數為100 pJ/bit/m2；DA參數為5 Nj/bit；每個仿真實驗周期為15 s；數據包大小為4000 bit；通信半徑為50 m。

在實驗初期，需要預先進行網絡初始化，選取Count作為滿足實驗需求的調度輪數計算器，并將輪數計算器的初始值歸零；接下來需要采集符合標準的無線傳感器網絡節點數據，并將上述數據發送到實驗收集中心進行收集。待實驗收集中心接收了全部的實驗數據后，可以進行BS聚類分析處理，將其發送至Sink節點，生成模糊等價矩陣，最后再由Mode接收實驗信息，輸出實驗結果。結合上述實驗步驟，可以設計網絡節點存活率計算式，如式（4）所示。

式中，W為無線傳感網絡中存活的網絡節點數量；為無線傳感網絡中網絡節點總數量。經過比對發現，每一輪數采集的無線傳感網絡節點數量均不同，實際調度難度也存在一定差異，因此在實驗開始之前要計算各個輪數的無線傳感網絡節點數據準確度 ，計算公式如式（5）所示。

本實驗需要將N個節點放置在某個區域內，并賦予每個節點相同的初始能量，記錄其隨機變化半徑，此時的節點部署位置即為實驗節點部署位置。設置的無線傳感網絡節點必須具有充足的驅動能量，且內部的組成密度較高，存在冗余節點，除此之外，各個實驗節點的調度時間必須同步，最大程度地降低調度輪次的計算誤差。

2.2 實驗結果與討論

根據上述的實驗準備，可以進行無線傳感網絡節點數據調度實驗。分別使用本文設計的基于遺傳算法的無線傳感網絡節點數據調度方法，文獻一中的數據挖掘網絡節點調度方法、文獻二中的數據相似無線傳感器網絡節點調度方法，在本文設置的實驗環境中進行網絡節點數據調度，使用式（4）計算3種方法在不同調度輪數下的網絡節點存活率，實驗結果如表1所示。

由表1可知，本文設計的基于遺傳算法的無線傳感網絡節點數據調度方法在不同輪數下的網絡節點存活率較高，均高于90%；文獻[1]中的數據挖掘網絡節點調度方法在不同輪數下的網絡節點存活率相對較低，均在60%～80%；文獻[2]中的數據相似無線傳感網絡節點調度方法在不同輪數下的網絡節點存活率最低，均低于50%。實驗證明，本文設計的基于遺傳算法的無線傳感網絡節點數據調度方法的調度效果較好，具有較高的調度活力，調度損耗較低，有一定的應用價值。

表1 實驗結果

3 結束語

綜上所述，隨著計算機技術的發展，無線傳感網絡的應用范圍也越來越廣，但受其隨機性影響，在無線網絡節點數據調度的過程中經常出現嚴重的調度損耗問題，因此本文基于遺傳算法設計了一種全新的無線傳感網絡節點數據調度方法。實驗結果表明，本文設計的無線傳感器網絡節點數據調度方法的調度效果較好，調度活力較高，能有效降低數據調度損耗，有一定的應用價值，為后續的無線傳感網絡優化做出了一定的貢獻。