K连接无线传感器网络部署与功率分配的多目标优化

"本文主要探讨了无线传感器网络(WSN)的部署优化，特别是关注多目标的K连通性DPAP问题，即K连接部署和功率分配问题。文中提出了一种基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)，用于解决在保持网络连通性和优化覆盖度与生存期之间的平衡。K连通网络是指即使移除一部分节点，网络仍能保持连通的状态，这对于WSN的鲁棒性和可靠性至关重要。" 在无线传感器网络中，K连通性的概念对于网络的稳定性与可靠性至关重要。一个k覆盖网络意味着每个网络部分都至少被k个传感器节点所覆盖，确保全面的数据采集。当通信范围(Rc)大于测量范围(Rs)的两倍时，这样的网络也同时是k连通的，即任何k-1个节点失效，网络仍然能够保持其连通性。这种特性使得网络在面临节点故障或攻击时仍能维持基本功能。 WSN的K连接部署和功率分配问题(DPAP)是当前研究的重点，它涉及到如何有效地布置传感器节点的位置和设置它们的发射功率，以同时最大化网络覆盖和生存期。然而，这些目标往往存在冲突，因此需要一个多目标优化策略来寻找平衡点。文中提出的多目标进化算法(MOEA/D)正是为了解决这个问题，它结合了特定的种群初始化、遗传操作（如M-竞赛选择、自适应交叉和突变）以及修复启发式算法，确保生成的解决方案不仅高质量而且可行。 MOEA/D方法的工作原理包括： 1. 问题特定的DPAP种群初始化，将初始解映射到可行解空间。 2. 在每一代迭代中，通过专门设计的遗传操作产生新的可行解。 3. 使用修复启发式算法处理不可行解，保证目标函数的完整性不受影响。 此外，该研究将WSN中的K-连通DPAP问题表述为一个受限的多目标优化问题(MOP)，强调了在二维静态环境下的网络模型，其中网络覆盖区域为一个矩形区域。解决此类问题对于WSN的实际应用，如环境监控、军事侦察和灾难响应等，具有重大的理论和实践意义。 本文提供的方案旨在提高无线传感器网络的性能和鲁棒性，通过多目标优化策略平衡网络覆盖、连通性和生存期，为WSN的部署提供了更科学的方法论支持。这种方法对于未来WSN的设计和优化具有深远的影响，尤其是在需要高可靠性和连续监测的场景下。