协作MIMO无线传感器网络优化：NSGA-Ⅱ算法分析

"协作MIMO无线传感器网络中多目标进化算法分析" 本文主要探讨了协作MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术在无线传感器网络（WSN）中的应用，特别是如何通过多目标进化算法NSGA-Ⅱ来优化网络性能。在传统的协作MIMO WSN设计中，通常过于关注能源效率，追求网络生存时间的最大化，但忽视了数据速率在实际工程应用中的关键作用。作者指出，提高网络数据速率对于满足许多应用需求至关重要。 文章基于线性多跳协作MIMO传输模型进行了分析，这个模型考虑了网络的数据速率、平均功耗以及生存时间这三个相互关联的关键性能指标。为了同时优化这些指标，作者提出了采用NSGA-Ⅱ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ）算法的解决方案。NSGA-Ⅱ是一种高效的多目标优化算法，能够处理多个相互冲突的目标函数，寻找非支配解的集合，以实现帕累托最优。 在NSGA-Ⅱ的实现过程中，文章描述了种群初始化、二元锦标赛选择、单点交叉和动态变异等遗传操作，这些操作有助于算法的进化过程。为了确保种群的分布性和多样性，采用了最小生成树的权值来表示拥挤度，这是一种有效避免早熟收敛的方法。 仿真实验结果显示，NSGA-Ⅱ相对于单一目标的聚集函数法，能显著延长网络的生存时间。更重要的是，通过NSGA-Ⅱ，研究人员找到了一组参数设置，使得网络数据速率和生存时间同时达到最大化，同时保持较低的网络平均功耗。这些发现对实际WSN的工程应用提供了有价值的指导，有助于在设计阶段平衡系统性能和能源效率。 关键词涵盖了无线传感器网络、协作MIMO技术、NSGA-Ⅱ算法、网络数据速率、网络生存时间和网络平均功耗，强调了多目标优化在WSN中的核心地位，以及NSGA-Ⅱ算法在解决这类问题中的优势。 这篇研究发表在《小型微型计算机系统》期刊2013年的第二期，由国家自然科学基金等多个项目资助。作者团队的研究方向包括协作通信、无线传感器网络、物联网、嵌入式系统以及多目标进化算法，展示了多学科交叉的研究背景和专业实力。