基于免疫算法与维诺图的移动传感器网络障碍物环境部署优化

本文主要探讨了在感知区域内存在障碍物的情况下，如何优化移动传感器网络（MSN）的部署。针对这一问题，研究者提出了一个创新的两阶段算法框架。首先，他们采用多目标免疫算法来解决网络部署的复杂优化问题。这个阶段的目标是最大化网络覆盖率，同时最小化传感器的移动能耗和感知能耗，通过维诺图理论调整每个传感器的感知范围，确保在动态环境中能够有效感知到目标区域。 在第一阶段结束后，算法进入第二阶段，利用基于二值抗体的免疫算法进一步优化传感器状态。这个阶段关注的是在维持高覆盖率的同时，减少因冗余覆盖导致的额外能耗。这种策略有助于延长网络寿命，提高能源效率。通过多组仿真实验，该算法在有障碍物和无障碍两种不同环境下都展现出了优越的表现，不仅在覆盖率和能耗指标上达到理想效果，而且处理时间较低，证明了其高效性和实用性。 作者团队由王天顺讲师、李晓瑜讲师以及蔡洪斌教授组成，他们的研究领域涵盖了嵌入式系统、物联网、汽车消费电子开发、数字媒体技术和计算机图形学等，这使得他们在设计算法时具有丰富的理论基础和实践经验。本文的研究成果可能对无线传感器网络的设计、部署策略以及能耗优化有着重要的实际应用价值。 关键词如“移动传感器网络”、“免疫算法”、“维诺图”、“网络覆盖率”、“连通性”和“能量效率”表明了本文的核心研究内容和技术路线。此外，文章还引用了国家自然科学基金青年基金项目支持，显示了其研究的学术背景和资金支持。 这篇论文为含障碍物环境下的移动传感器网络部署提供了一种有效的优化策略，通过结合免疫算法和维诺图理论，实现对网络性能的全面提升，对于实际的物联网应用具有显著的指导意义。