基于改进多目标进化算法的无线传感器网络覆盖优化

方伟; 闵瑞高; 戴泽宇; 张亚桢

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基于改进多目标进化算法的无线传感器网络覆盖优化

首发时间：2018-12-06

方伟 ¹
方伟（1980-），男，教授，硕导，计算智能
闵瑞高 ¹ 戴泽宇 ¹ 张亚桢 ¹

1、江南大学物联网工程学院，无锡，214122

摘要：无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)在区域监测任务中的地位越显突出，然而，如何对网络中多个相互冲突的目标之间做出有效地权衡，已经成为现如今极具挑战的任务。为了解决WSN多目标覆盖优化问题，提出了一种改进的基于坐标变换的多目标进化算法。在该算法中将网络覆盖率和节点的移动能耗这两个目标同时进行优化，从而使算法在单次运行后就能获得一组Pareto最优解，再根据实际需求由决策者在最优解集中挑选出最合适的WSN覆盖方式。最后，对比实验结果表明本文所提算法在WSN多目标覆盖优化问题上的优越性。

关键词：无线传感器网络多目标优化进化算法覆盖优化

For information in English, please click here

Research on the Coverage Optimization of Wireless Sensor Network Based on an Improved Multi-objective Evolutionary Algorithm

FANG Wei ¹
方伟（1980-），男，教授，硕导，计算智能
MIN Ruigao ¹ DAI Zeyu ¹ Zhang Yazhen ¹

1、School of IoT Engineering, Jiangnan University, Wuxi, 214122

Abstract：Wireless Sensor Network (WSN) has become more important in the monitoring missions. However, how to effectively balance the conflicting goals in the network has become a challenging issue today. In order to solve the multi-objective coverage optimization problem of WSN, an improved multi-objective evolutionary algorithm based on coordinate transformation (IMOEA/CT) algorithm is proposed by considering the two objectives of the coverage and the node\'s mobile energy consumption at the same time. The proposed algorithm can obtain a set of Pareto optimal solutions after a single run, and then the most appropriate solution is selected by the decision maker according to the actual needs. Finally, the comparison experimental results show the superiority of the IMOEA/CT algorithm in the multi-objective coverage optimization of WSN.

Keywords： Wireless sensor network Multi-objective optimization Evolutionary algorithms Coverage optimization

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方伟，闵瑞高，戴泽宇，等. 基于改进多目标进化算法的无线传感器网络覆盖优化[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2018-12-06]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201812-17.

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论文编号	201812-17
论文题目	基于改进多目标进化算法的无线传感器网络覆盖优化
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