量子遗传算法优化露天矿边坡无线传感网络

该篇论文主要探讨了在露天矿边坡检测中，如何通过结合无线传感网络技术和量子遗传算法实现更有效的监测和优化。作者王焱和孙雁鸣，以及佟维妍来自辽宁工程技术大学电控学院和沈阳工业大学工程学院，他们针对露天矿边坡的特殊环境提出了创新性的解决方案。 首先，论文的核心概念是将量子遗传算法应用于无线传感网络的设计中。量子遗传算法作为一种生物启发式优化算法，模仿自然界中生物种群的进化过程，能够处理多目标优化问题。在这个场景下，它被用来优化边坡检测无线传感网络的组网策略，包括节点的工作模式选择（如簇头模式、休眠模式、高功率发射和低功率发射），以实现网络的高效能管理和最长的生命周期。 传统的无线传感网络在露天矿环境中面临的主要挑战之一是能源供应有限，因为传感器节点的电池更换不易。因此，优化网络的能源使用效率是关键。通过量子遗传算法，研究者旨在找到一种方法，既能保持网络的连通性，满足信息的最大检测需求，又能最大限度地减少能量消耗，从而延长网络的使用寿命。 无线传感网络的组网策略设计至关重要，文章提出了一种单跳簇结构通讯方式，确保了节点之间的有效通信，同时考虑了不同工作模式的切换，以平衡通信质量和能源利用。通过适应度函数的建立，量化了网络性能的各种参数，如节点存活时间、信息传输效率等，以便于算法进行全局搜索和优化。 这篇论文的研究成果对于露天矿边坡安全监控具有重要意义，它不仅提升了监测系统的精度和效率，还为能源受限的无线传感网络设计提供了新的优化策略，对于推动智能感知技术在矿业领域的实际应用具有积极的推动作用。