基于Voronoi网格的移动sink最优路径数据收集算法优化

本文主要探讨了在传感器网络中如何通过采用移动sink实现高效的数据收集。传统移动sink数据收集研究主要集中在路径受限的移动策略，即移动sink沿着预设的轨迹进行数据收集。然而，作者针对这一局限性提出了一个创新的方法——基于移动sink最优穿越路径的高效数据收集算法(OTP-TS)。 该算法的核心在于建立了一个移动sink在可控路径条件下的数据收集模型。它考虑了实际应用中的关键因素，如收集的数据量和整个系统的能耗。通过将连续路径问题离散化，使用局部Voronoi网格，算法能够将复杂的问题分解成更易于处理的小部分。Voronoi网格是一种空间分割技术，能有效地确定数据源到移动sink的最近距离区域，从而优化数据传输路径。 算法利用禁忌搜索算法作为优化工具，旨在最大化系统数据收集量的同时，最小化网络能耗。禁忌搜索是一种启发式搜索方法，能够在搜索过程中避免陷入局部最优解，从而寻找到全局最优的路径穿越策略。这种方法允许移动sink灵活地选择穿越路径，以平衡数据获取效率和能源消耗。 理论分析部分，作者对算法的性能进行了深入的数学建模和推导，证明了在可控移动轨迹的情况下，OTP-TS算法能有效地找到移动sink在数据收集过程中的最优路径。实验证明，相比于传统的路径受限策略，该算法在实际应用中具有显著的优势，能显著提高数据收集效率，延长网络寿命。 这篇论文通过对移动sink数据收集问题的重新审视和优化，为无线传感器网络中的数据采集提供了一种新的、高效且节能的解决方案。这对于提高无线传感器网络的整体效能，尤其是在资源有限的环境中，具有重要的实践意义。关键词包括无线传感器网络、移动sink、最优路径、数据收集以及Voronoi网格，这些都是理解并应用该算法的关键概念。