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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）...
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⛳️ 运行结果
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📣 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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