使用改进的二进制粒子群算法的无线传感器网络任务分配

无线传感器网络(WSN)的许多应用程序需要执行一些计算量大的网络内处理任务。 由于严格限制单个节点中的能源和资源,执行此类任务时,多个节点之间的协作式网络内处理至关重要。 任务分配对于有效地将每个任务的工作量分配给适当的节点至关重要。 针对任务分配问题,本文提出了一种改进的二进制粒子群优化算法(MBPSO),该算法采用了不同的传递函数和新的带有变异的位置更新程序,从而获得了最佳的解决方案。 MBPSO中的每个粒子都经过编码,以表示用于任务分配的完整潜在解决方案。 通过将它们作为问题的约束,可以确保任务的工作量和连接性。 通过设计混合适应性功能以实现最佳整体性能,可以将多个指标(包括任务执行时间,能耗和网络寿命)视为一个整体。 仿真结果表明,所提出的基于MBPSO的方法能够解决WSN中的任务分配问题。 在比较分析中,所提出的基于MBPSO的方法也优于基于遗传算法和BPSO的方法。