分布式异构无线传感器网络任务分配算法研究

"这篇学术论文主要探讨了异构无线传感器网络(Heterogeneous Wireless Sensor Networks, HeWSN)的分布式任务分配算法。它指出在现代无线传感器应用中，HeWSN因其多功能性和通用性被广泛使用，但现有的任务分配算法大多针对同构环境设计，不适应HeWSN的异构特性，导致资源利用率低和网络资源快速消耗。文章提出了一个基于Organizational P Systems的分布式任务分配算法，旨在结合现代传感器的能力、功能和应用，实现可持续的计算。通过实验分析和与近期基准算法的比较，验证了该方法的有效性。" 文章详细介绍了无线传感器网络的发展背景，随着数字化技术的迅速发展，传感器设备已经成为智能设备不可或缺的一部分，具备感知、处理、存储和通信等多种功能。然而，现有的任务分配策略存在局限，尤其是在异构网络中，这促使研究人员寻找新的解决方案。 作者Titus Issac、Salaja Silas和Elijah Blessing Rajsingh提出了一种新的分布式算法，它基于Organizational P Systems理论，这是一种模拟生物组织行为的计算模型。这种模型允许在网络中的各个节点之间进行并行和协作计算，有助于提高资源分配的效率和适应性。在HeWSN中，由于节点间的差异性，分布式任务分配算法能更好地平衡负载，优化资源使用，并减少中央控制的需求。 论文对新提出的算法进行了详尽的实验评估，包括自我评估和与其他最新基准算法的对比，分析了各种条件下的性能指标，如任务完成时间、能源效率和网络生存时间。结果证明，该分布式算法在提高资源利用率、延长网络寿命方面表现出色，为解决HeWSN的多目标问题提供了有效的决策支持。 这项研究对于理解和改进异构无线传感器网络的任务分配策略具有重要意义，有助于推动无线传感器网络在物联网、环境监测、军事等领域更高效、可持续的应用。