移动Sink的无线传感器网络生命周期最大化超启发式框架

"A Hyper-Heuristic Framework for Lifetime Maximization in Wireless Sensor Networks With A Mobile Sink" 本文探讨了一种超启发式框架（Hyper-Heuristic Framework，简称HHF），旨在最大化无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）中具有移动接收器（Mobile Sink）的网络寿命。在无线传感器网络中，移动接收器负责收集传感器节点的数据，其移动策略对网络的能效和生命周期至关重要。 文章提到了四种低级启发式方法（low-level heuristics），这些方法被用于指导移动接收器的移动决策。这些启发式规则基于候选接收器站点的某种评估指标，如η、Δt和Λ，选择具有更高启发式值（或更低，取决于具体规则）的位置进行移动。例如，文中提到的GMRE（可能是某种特定的移动策略）因与已有的方法相同而未在实验中单独展示。 HHF的学习过程分为两个版本：独特的HHF（distinct HHF）和迁移HHF（transfer HHF）。在独特的HHF中，训练用的20个无线传感器网络和10个测试网络都来自同一类型的网络。而在迁移HHF中，训练网络的类型与测试网络不同，旨在研究HHF在不同网络环境中的泛化能力。实验中，将“5”类型的网络作为迁移HHF的训练网络，意味着从这种网络类型中学习到的移动策略可以直接应用到其他任何类型的网络中进行移动接收器的调度。这表明HHF有潜力跨越不同环境，适应性地优化网络寿命。 通过训练无线传感器网络，HHF能够学习并生成适用于移动接收器移动策略的规则。这种框架的目标是最大化网络的运行时间，从而提高整个系统的效率和可持续性。HHF的这种方法可能涉及机器学习技术，通过分析大量网络状态和移动决策的结果，自动提取出有效且适应性强的移动策略。 这篇研究论文提出了一种针对具有移动接收器的无线传感器网络的超启发式框架，该框架能够通过学习和适应不同网络环境，优化移动策略以最大化网络寿命。这一工作对于理解和改进WSNs的能源效率以及扩展其在各种实际场景中的应用具有重要意义。