混合无线传感器网络双目标覆盖洞修补算法

"混合无线传感器网络中的覆盖洞修补是通过移动传感器的移动来实现的。现有的算法要么关注最小化所有移动传感器的总能量消耗，要么关注最小化单个传感器的最大能量消耗。本文提出了一种新的双目标离线修补算法，该算法结合了两个单目标算法，旨在同时优化这两个目标。此外，还提出了一种基于分层分离树的在线匹配双目标覆盖洞修补算法，它能有效地减少匹配过程的开销，并且不需要预先知道覆盖洞的大小或数量。仿真结果表明，这两种双目标算法在节省移动传感器的能量方面表现出显著的效果。" 混合无线传感器网络（WSN）是由固定和移动传感器节点组成的，它们协同工作以监测特定区域。覆盖洞是指网络中传感器无法覆盖的区域，这可能影响数据的全面收集和网络性能。修补覆盖洞是WSN中的关键问题，因为它关系到网络的可靠性和持久性。 传统的覆盖洞修补策略主要关注单一目标，如最小化能量消耗，以延长网络寿命。然而，这种策略可能无法平衡整个网络的能耗，导致某些传感器过早耗尽能量。论文中提出的双目标离线算法解决了这个问题，它结合了最小化总能量消耗和最大化单个传感器寿命的两个目标，以实现更均衡的能量利用。 在线修补算法则在动态环境中操作，需要快速响应覆盖洞的出现。分层分离树是一种结构，用于有效地组织和管理网络中的传感器节点，便于在线匹配。论文中介绍的在线算法利用这种结构，减少了寻找和执行修补策略时的计算成本。通过将感应区域划分为单元，算法可以灵活适应不同大小和数量的覆盖洞，而无需提前预测这些参数。 仿真结果证明了双目标算法的有效性，尤其是在节能方面。这表明，无论是离线还是在线方案，这些算法都能显著提高移动传感器的能量效率，从而延长网络的整体运行时间。这对实际应用中的WSN设计和优化具有重要指导意义，特别是在能源有限且网络寿命至关重要的场景下。 这篇论文的研究为混合无线传感器网络的覆盖洞修补提供了一种创新的双目标优化方法，不仅考虑了总能耗，还关注了单个传感器的能耗均衡，为未来的WSN设计提供了新的思路和工具。