基于遗传算法的土壤墒情传感器优化布局策略.pdf

万方数据
瞭基于遗传算法的土壤墒情传感器优化布局策略吴振宇锟,王奕首鸩罾布点模型,刘丽掣垦芯苛怂婊嬖虿嫉隳P秃筒此煞植节水灌溉系统用于解决中国各地大面积旱地农场的水资源贫乏问题,其中大量土壤墒情数据缈掌6取温度,土壤湿度、温度、盐度、磷度等枰Mü植于农场内的传感器收集。传感器是否被有效地布置,对灌溉系统的决策,以及系统的建设成本都有重要影响。本文基于遗传算法,研究了节水灌溉系统的传感器布局优化布局问题通常应用于航天航空领域中的系统识别和动态控制等研究,在节水灌溉系统中土壤墒情传感器节点优化布局问题的研究尚少见。目前关于传感器网络覆盖问题的研究主要包括布点模型和覆盖方法。对于布点模型,利用临界传感器密度来确保完全覆盖。对于覆盖方法的研究主要集中在区域覆盖、节点覆盖、传感网、干扰探测能力等方面。】计算了达到系统操作需求的最优基站数量,以维持网络的连通性。】和隽擞糜诤饬看ǜ衅魍绶裰柿康母哺嵌燃算方法,可用于计算最差案例和最优案例的覆盖度。证明了网络覆盖的一个重要定理,即当通信半径达到传感半径的两倍时,则达到网络需要达到的连通性要求,但当传感半径和通信半径被一些设备属性所限制时,无线网络也可能不连通。在采用的研究方法上,和采用学习自动机进行动态点覆盖的研究,虲捎媚D馔嘶鹚惴ń薪谀艽ǜ衅网络设计。等【】研究传感区域有障碍物时的最小覆盖问题。王东升和毕俊蕾【堪淹仄丝刂浦械墓β士刂频思想引入到节能覆盖的研究中,采用遗传算法求解该模型的最优解。蒋杰等【】设计了一种基于目标区域划分的集中式近似算法和基于最小生成树的连通算法,并证明了该算法时间复杂性和连通覆盖集大小方面都优于已有的贪婪算法。本文研究网络覆盖最差状况下ㄐ虐刖兜扔诖ǜ半径拇ǜ衅魍绺哺俏侍猓糜谟呕ǜ衅鞑季郑节约成本,降低系统能量损耗,提高信号数据特征提取的准确性和完备性,提高传感器使用效率。不失一般性,本文使用传感器使用成本作为优化的目标函数。只需修改相关参数和目标函数就可以用于优化系统能量损耗和信号数据特征提取的准确性和完备性等情况。本文在已有遗传算法研究【康幕∩希爰尤ㄔ布季掷砺邸】和人机交互,结合专家知识设定或修改相关初始参数,设置必要终止点及循环代数以引导搜索过程获得最优解。ǜ衅鞑季治侍饷枋目前在二维空间的传感器布局问题是一个侍忸琷,在本文中,对于除了需要满足在即定精度下完全覆盖的要求外,还要考虑到各种性能约束,如覆盖精度、系统能量损耗、信号数据特征提取准确性和完备性等,因此这一问题称之为多约束的布局问题,简称复杂布局问题。基于经验的布局方案主要有正四边形和六边形等,将土壤墒情传感器分别放在正四边形和六边形的中心点上,基于经验的布局方案通常会使传感器间传感区域空隙过大,或重叠过大,,大连;罅砉ご笱Ш娇蘸教煅г海罅摘要:针对用于节水灌溉的土壤墒情传感器布局问题,该文提出一种结合了基于全局优化遗传算法和改进的加权圆集布局理论的人机交互优化布局策略。该策略综合考虑了传感器覆盖精度、重叠限制等约束条件。通过在人机交互中引入专家知识和在遗传算法中采用十进制编码,策略易于与其它算法和附加参数协作以进行升级或移植于其它的应用场合。在给定传感器成本的仿真实验中,%。关键词:土壤墒情,传感器,遗传