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基于多移动节点的多目标数据采集策略
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近年来，无线传感器网络受到广泛讨论和使用，其部署在感知现场的传感器节点需要完成3个方面的工作：1）从感知环境中采集所需要的数据，实现对感知现场的监控；2）对数据进行存储或处理；3）发送自身节点或转发来自其他节点的数据到基站或sink节点。数据采集是无线传感器网络最重要的功能之一。
传感器节点是一个具有通信模块且由板载电源供电的微型电子设备，在被部署至感兴趣的区域之后以自组织方式构建成连通的通信网络，实现对感兴趣事件的监测和数据的传输。传统的传感器节点和sink节点之间使用无线多跳的通信方式传送感知数据。由于数据流遵循多对一的模式，越靠近sink节点的传感器节点需要承担越多的通信负载，从而使这些节点容易过早地耗尽自身能量，导致在sink节点周围出现能量空洞。能量空洞的出现使采集到的数据不能继续传送给sink节点，导致即使网络中仍然遗留有大量未被充分利用的能量资源，网络的生命周期也会提前结束。
相比传统数据路由的数据采集技术，无线移动节点技术逐步成为近年来无线传感网中数据采集的另一种新技术。由于其中对静态节点遍历次序的求解本身是一个NP难问题，提出了一种更为通用的基于多移动节点的多目标数据采集策略，将此问题建模为一种时变多旅行商问题模型。考虑到其属于NP难的离散优化问题模型，设计了一种针对问题特点的混合遗传算法来求解多个移动节点的规划路径，并对设计的算法给出了收敛性证明。通过对公开数据集的测试证实，所提基于多移动节点采集数据的时变旅行商问题模型和设计的求解算法确实能有效地提高数据采集的效率和实时性。
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