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🔥 内容介绍
一、引言：异构 WSN 部署的核心痛点与优化意义
1.1 无线传感器网络的应用场景与寿命瓶颈
无线传感器网络（WSN）作为 “物联网感知层核心”，已广泛应用于环境监测、工业监控、智能农业、边防安防等领域 —— 比如农田墒情监测中，传感器节点需持续采集土壤温湿度数据，工业车间内节点需实时反馈设备运行参数。但实际应用中，网络寿命短始终是制约 WSN 规模化落地的关键瓶颈：传统同构网络中，所有节点性能一致，密集区域易因能耗过载提前失效，稀疏区域则出现覆盖盲区；而异构网络虽引入不同性能节点（如高能耗簇头节点、低能耗普通节点），但部署不当会导致 “能耗不均、覆盖冗余、通信中断” 等问题，反而加剧寿命损耗。
1.2 传统部署策略的局限与遗传算法的优势
当前主流部署方式存在明显缺陷：
随机部署：覆盖度低、能耗分散，易出现监测盲区；
贪心算法：仅追求局部最优（如单一节点覆盖最大化），忽略全局能耗均衡；
人工部署：成本高、适应性差，无法适配复杂地形（如山区、车间设备密集区）。
遗传算法（GA）作为模拟生物进化的全局优化算法，具备三大核心优势：
多目标优化能力：可同时平衡 “覆盖质量、能耗均衡、网络连通性”；
全局搜索特性：通过选择、交叉、变异迭代，避免陷入局部最优；
灵活适配性：可根据异构节点的性能差异（能耗、感知范围、通信半径）定制编码规则，完美匹配 WSN 异构特性。
本文核心目标：设计基于遗传算法的异构节点智能部署策略，通过优化节点空间分布，实现 “覆盖无盲区、能耗均衡化、寿命最大化”。
二、核心基础：异构 WSN 与遗传算法原理铺垫
2.1 异构无线传感器网络的构成的特性
异构 WSN 的核心是 “节点性能差异化”，通常包含三类节点：
节点类型 | 核心功能 | 性能参数（示例） | 能耗特点 |
普通感知节点（SN） | 数据采集、本地转发 | 感知半径 5-10m，通信半径 10-15m，续航 30 天 | 低能耗，仅承担采集任务 |
簇头节点（CH） | 数据聚合、远距离转发 | 感知半径 10-15m，通信半径 20-30m，续航 60 天 | 中高能耗，需处理多节点数据 |
Sink 节点（Sink） | 数据接收、上传至云端 | 通信半径 50-100m，外接电源（无续航限制） | 无能耗焦虑，作为网络核心枢纽 |
异构网络的优势：通过簇头节点分担普通节点的转发压力，Sink 节点集中处理数据，可避免同构网络 “单点过载” 问题，但需通过部署优化实现 “节点类型与任务需求匹配”。
2.2 遗传算法的基本框架与核心流程
遗传算法的本质是 “通过种群迭代寻找最优解”，核心流程如下：
编码：将 “节点部署方案” 转化为可计算的 “染色体”（如每个基因代表一个节点的坐标 + 类型）；
种群初始化：随机生成 N 组候选部署方案（种群规模 N）；
适应度函数：定义评价指标（如覆盖度、能耗均衡度），量化方案优劣；
遗传操作：选择（保留优秀方案）、交叉（融合两个方案的优势）、变异（随机调整部分基因，避免局部最优）；
迭代终止：达到最大迭代次数或适应度值收敛，输出最优部署方案。
三、核心设计：基于 GA 的异构节点智能部署策略
3.1 部署目标与约束条件设定
（1）三大核心目标（优先级：网络寿命＞覆盖质量＞能耗均衡）
最大化网络寿命：定义为 “从部署到第一个节点失效的时间”，核心是让各节点能耗速率趋于一致；
最大化覆盖质量：监测区域内被至少一个节点覆盖的面积占比≥95%，无连续盲区；
最小化能耗均衡差：各节点剩余能量的标准差≤10%，避免部分节点提前耗尽能量。
（2）关键约束条件
空间约束：节点部署范围≤监测区域边界（如 100m×100m 农田、50m×30m 车间）；
距离约束：同类型节点间距≥5m（避免信号干扰），簇头节点与 Sink 节点间距≤30m（保证通信稳定）；
性能约束：普通节点覆盖范围不重叠过多（冗余覆盖度≤20%），簇头节点需覆盖其管辖范围内所有普通节点。
3.2 遗传算法的定制化设计（适配异构节点）
（1）编码方式：实数编码 + 节点类型标识
采用 “分段实数编码”，每条染色体长度 =（普通节点数 + 簇头节点数）×2 + 1（Sink 节点固定部署在中心，无需编码）：
前 2×M 个基因：M 个普通节点的（x,y）坐标（x∈[0,100]，y∈[0,100]，单位 m）；
中间 2×K 个基因：K 个簇头节点的（x,y）坐标；
基因值为实数，直接对应节点物理位置，避免二进制编码的精度损失。
示例：染色体 =[12.3,45.6, 34.7,67.8, ...] → 普通节点 1（12.3,45.6）、普通节点 2（34.7,67.8）...
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
lifetime = 0;
n = size(x, 2);
energy = 0;
dead = 0;
Rounds = 0;
Elec = 50*0.000000001; % Eelec = 50nJ/bit energy tranfer and receive
Efs = 10*0.000000000001 ;% energy free space
Emp = 0.0013*0.000000000001; %energy multi path
Kbit = 2000; % size
Eda=5*0.000000001; %Data Aggregation Energy
d0 = sqrt(Efs / Emp);
while dead == 0
Rounds = Rounds + 1;
for i = 1 : n
if (nn_dist(i) <= d0)
energy = mv(i) * Eda * Kbit + Efs * (nn_dist(i)^2) * Kbit + (mv(i)-1) * Kbit * Elec + Kbit * Elec;
else
energy = mv(i) * Eda * Kbit + Emp * (nn_dist(i)^4) * Kbit + (mv(i)-1) * Kbit * Elec + Kbit * Elec;
end
en(i) = en(i) - energy;
if en(i) <= 0
en(i) = 0;
lifetime = Rounds;
dead = 1;
return
end
end
end
end
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
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