(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111655054.8 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 中国地质大 学 （武汉） 地址 430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路 388号 (72)发明人 杨辰　余倩倩　戴光明　彭雷　 王茂才　陈晓宇　宋志明　 (74)专利代理 机构 北京科迪生专利代理有限责 任公司 1 1251 代理人 安丽 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 111/04(2020.01) G06F 111/06(2020.01) (54)发明名称 一种基于约束多目标优化算法的无线传感 器配置优化方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于约束多目标优化算法 的无线传感器配置优化方法， 所述方法采用改进 的双种群约束多目标优化算法DCCMO优化无线传 感器配置方案， 克服了现有技术的不足， 具有能 够解决混合整数规划约束多目标优化问题、 能同 时对无线传感器和汇聚节点配 置等优点。 权利要求书3页 说明书10页 附图2页 CN 114139459 A 2022.03.04 CN 114139459 A 1.一种基于约束多目标优化算法的无线传感器配置优化方法， 其特征在于： 所述方法 采用改进的双种群约束多目标优化算法(Dual ‑population  constrained  multi‑ objective  optimizati on algorithm,DC CMO)优化无线传感器 配置方案， 具体步骤如下： 步骤1： 确定航天器结构用于布置无线传感器的候选位置数目M， 待布置的无线传感器 数目N以及所有候选位置采样的模态阶数目V， 用于汇总所有 无线传感器所采集信息的汇聚 节点在航天器结构上布置的区域， 最大迭代次数Tmax； 步骤2： 计算出由所有布置传感器的候选位置的数目M组成的模态信息矩阵Φ； 步骤3： 将N个传感器布置的候选位置和1个汇聚节点在航天器结构上的位置坐标看成 一个无线传感器配置方案， 随机产生H个配置方案， 作为父代配置方案集合， 令迭代次数T＝ 1； 步骤4： 基于步骤2中的模态信息矩阵Φ， 建立基于无线传感器和汇聚节点同步配置优 化评价体系， 所述优化评价体系包括信息有效性、 能耗、 网络连通性和网络可靠性4个指标， 其中信息有效性和能耗是用于评价配置方案优劣的评价指标， 网络连通性和网络可靠性是 用于反映配置方案是否满足无线传感器配置的需求的判断指标； 基于计算得到的网络连通 性和网络可靠性； 对步骤3中父代配置方案集合依次计算适应度值， 以判断该配置方案是否 满足无线传感器 配置的需求； 步骤5： 根据步骤4计算的适应度值， 判断每个配置方案是否满足无线传感器配置的需 求， 并将所有的配置方案划分为两个集合， 满足配置需求的方案中每个方案以及不满足配 置需求的方案中的每个方案， 依 次与满足配置需求的方案中一个随机方案进行交叉操作， 能得到H个更新后的配置方案， 所述H个新配置方案所组成的新种群作为1号子代种群； 步骤6： 对H个配置方案依次执行变异操作能得到H个更新后的配置方案， 所述H个新配 置方案所组成的新种群作为2号子代种群； 步骤7： 对步骤5生成的1号子代种群和步骤6生成的2号子代种群进行环境选择操作， 截 取H个配置方案作为 新的父代配置方案集 合； 步骤8： 若迭代次数T小于最大迭代次数Tmax， 返回至步骤4～步骤7， 更新父代配置方案 集合， 迭代次数T加1； 否则， 完成优化过程， 输出最新的父代配置方案集合作为最终得到优 化后的H个无线传感器 配置方案集 合。 2.根据权利要求1所述的一种基于约束多目标优化算法的无线传感器配置优化方法， 其特征在于： 所述步骤4中， 建立基于无线传感器和汇聚节 点同步配置优化评价体系的过程 如下： (1)从M个候选位置中选择N个位置用于放置无线传感器， 利用所述模态信息矩阵Φ计 算出所述N个位置对应模态信息矩阵 计算每个无线传感器配置方案信息有效性， 通过平 均平方误差 MSE和最坏 情况误差方差WC EV两个指标衡量， 分别表示如下： 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114139459 A 2其中， λ1≥λ2≥…≥λV是 的特征值； σ2是噪声水平； 采用线性加权法， 将它们组合成 新的信息有效性评估指标， 公式如下： 利用新的信息有效性评估指标A， 计算配置方案的信息有效性； (2)基于最小能耗传输路由协议， 选择数据传输的路径， 计算每个配置方案的能耗， 计 算公式如下： 其中， El,sink(k)是第l个传感器经过多跳传输， 将kbit的信息传输到汇聚节点所需的能 耗， 其计算公式如下： 其中， Q是第l个传感器传输到汇聚节点经过的传感器个数， Dq(q+1)是第q个中转传感器 与第q+1个 中转传感器之间的欧几里得距离， εR是传感器接收1bit数据所需能耗， εT是传感 器传输1bit数据所需能耗， μT是将数据传输1m的距离损耗的能耗； (3)根据可达矩阵计算每个zi的网络连通性， 可达矩阵R服从布尔代数计算， 在计算可达 矩阵R过程中， 将汇聚节点视为 一个特殊的无线传感器， 则可达矩阵R计算公式如下： R＝I+G+G2+G3+…+GN＝)I+G)N 其中， I是单位矩阵， G是(N+1) ×(N+1)维的邻接矩阵， 矩阵中的单个元素gab代表两个不 重复的无线传感器a和b是否直接通讯， 若无线传感器a和b之间单跳通讯， 则gab＝1； 否则， gab＝0； 因此， 网络连接性的评价指标计算公式如下： 其中， rab是可达矩阵R中的一个元素， 反映传感器a和b经过多跳传输后的连通性， 当B＝ (N+1)2时， 无线传感器网络是连通的， 当B≠(N+1)2时， 无线传感器网络中存在部分无线传感 器无法通过多跳连接进行传输； (4)根据单点失效因子计算zi的网络可靠性， 单点失效因子 C计算公式如下： 其中， 是无线传感器网络中在第a个传感器的功能失效后， 仍能与汇聚节 点有效通信 的传感器数量； (5)通过步骤(3)和步骤(4)基于计算得到zi的网络连通性和网络可靠性； 对zi计算适应 度值， 以判断该配置方案是否满足无线传感器 配置的需求； fitness(zi)＝|min{B(zi)‑(N+1)2,0}|+|mi n{C(zi)‑C0,0}|权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114139459 A 3