离散多目标优化粒子群算法：提升无线传感器网络生存期与能耗均衡

"基于离散多目标优化粒子群算法的多移动代理协作规划" 本文主要探讨了在无线传感器网络中，如何通过多移动代理协作来高效地执行数据汇聚任务，同时解决由此引发的传感器节点能量负载不均衡和网络生存期缩短的问题。在传统的多移动代理路径规划算法中，通常只关注降低整体能耗，而忽视了个别数据源节点过度耗能对网络寿命的影响。 移动代理是无线传感器网络中的关键元素，它们能够在网络中移动，收集并处理来自各个传感器节点的数据。然而，当移动代理访问的数据源节点增多时，它们需要携带的数据量也会随之增加，这可能导致某些传感器节点的能量消耗过快，从而影响网络的整体生存期。为了解决这个问题，研究者提出了一种离散多目标优化粒子群算法。 粒子群优化算法是一种基于群体智能的全局优化方法，它模拟了鸟群或鱼群的觅食行为。在此文中，研究者将其应用于多目标优化，将网络总能耗和移动代理负载均衡作为优化的目标。适应度函数的设计考虑了这两个因素，旨在寻找在满足数据汇聚需求的同时，尽可能均衡代理负载和降低网络能耗的近似最优解。 通过仿真实验，提出的算法被证明在减少网络总能耗和延长网络生存期方面表现出优越性，相比现有的同类算法有显著改进。这种优化策略不仅有利于提高数据汇聚的效率，还能有效地避免因个别节点过早耗尽能量而导致的网络性能下降。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一个离散多目标优化粒子群算法，用于多移动代理协作路径规划，以实现无线传感器网络的能耗均衡和网络生存期的提升。这种方法对于未来无线传感器网络的设计和优化具有重要的理论指导意义和实践价值，有助于进一步延长网络的生命周期并优化资源分配。