无线传感器网络自适应任务分配算法的研究

论文摘要

无线传感器网络是由大量的存储、计算及通信能力非常有限的传感器节点通过无线自组织的连接方式形成的。目前，人们已经对无线传感器网络进行了比较深入的研究，但是针对无线传感器网络的自适应任务分配问题的研究，还存在比较大的空白。考虑到网络自身存在的若干特性，如网络负载的不稳定性；节点资源及执行能力的有限性；应用的复杂性与实时性，如何将无线传感器网络感知到的任务高效且准确地完成，是无线传感器网络的算法设计当中的关键问题。本文将对无线传感器网络的自适应任务分配问题进行一个比较全面的研究。主要工作包括以下三个部分：(1)考虑到无线传感器网络资源及处理能力的有限性，及比较大的节点冗余度。引入动态联盟理论，来避免一些不必要的资源浪费。提出一种基于串行联盟的传感器网络动态任务分配算法，主要用于处理网络的一些复杂性或实时性比较弱的应用。首先，设计基于离散粒子群优化的联盟生成算法，为每个任务寻找最佳的动态联盟；然后，利用上限约束算法将任务分配给对应的联盟成员，并对网络状态进行调整。(2)针对传感器网络应用的实时性及不稳定性，提出一种带并行联盟的动态任务分配算法。通过构造一种基于离散粒子群优化的并行联盟生成模型，为当前的多个任务并行生成若干个联盟；然后利用任务分配算法将这些任务分配给它们的对应联盟结构，并以提高并行联盟的整体性能为优化目标；另外，对网络的运行状态及异常情况做出合适的调整，从而延长网络的生命期。(3)为了进一步提高网络的综合性能，引入博弈论的思想，提出一种基于博弈论的自适应任务分配算法。为若干任务选定多个执行联盟后，利用博弈分配算法将每个任务分配给对应的联盟结构，提高了每个联盟的性能；另外，对于分配过程中出现的资源冲突问题，设计了基于博弈论的冲突消除算法。该算法综合考虑了并行联盟的整体性能和每个独立联盟的性能，从而有效地延长了网络生命期。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景与意义
• 1.2 课题研究现状
• 1.3 本文的主要工作
• 1.4 本文的组织结构
• 第二章 传感器网络任务分配问题概述
• 2.1 任务的分类及定义
• 2.2 任务分配问题的体系结构
• 2.3 几种典型的任务分配算法
• 2.4 传感器网络自适应系统的若干要求
• 2.5 基本的粒子群优化算法
• 2.6 小结
• 第三章 基于串行联盟的动态任务分配算法
• 3.1 引言
• 3.2 动态联盟概述
• 3.3 离散的粒子群优化算法
• 3.4 基于 DPSO 的联盟形成算法
• 3.4.1 粒子编码
• 3.4.2 适应度函数构造
• 3.4.3 带动态联盟的任务分配算法
• 3.5 WSNs 中带串行联盟的分配体系结构
• 3.6 仿真实验
• 3.6.1 仿真环境设置
• 3.6.2 性能评估指标
• 3.6.3 实验结果分析
• 3.7 小结
• 第四章 基于并行联盟的动态任务分配算法
• 4.1 引言
• 4.2 并行联盟概述
• 4.3 WSNs 中带并行联盟的任务分配算法
• 4.3.1 粒子编码
• 4.3.2 适应度函数构造
• 4.3.3 异常的检查与消除
• 4.3.4 基于并行联盟的动态任务分配算法
• 4.4 WSNs 中带并行联盟的分配体系结构
• 4.5 仿真实验
• 4.5.1 仿真环境设置
• 4.5.2 性能评估指标
• 4.5.3 实验结果分析
• 4.6 小结
• 第五章 基于博弈论的自适应任务分配算法
• 5.1 引言
• 5.2 博弈论
• 5.2.1 博弈论概述
• 5.2.2 纳什均衡
• 5.3 基于博弈论的资源冲突消除算法
• 5.3.1 基本思想
• 5.3.2 问题定义
• 5.3.3 资源冲突消除算法
• 5.4 基于博弈论的并行任务分配算法
• 5.4.1 博弈分配算法
• 5.4.2 基于博弈论的动态任务分配算法
• 5.5 自适应任务分配问题的体系结构
• 5.6 仿真实验
• 5.7 小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历
• 在学期间研究成果及撰写的学术论文