面向海洋牧场的传感监测网络部署研究

论文摘要

我国是海洋大国,改革开放以来,海洋渔业快速发展。由于海洋环境污染和鱼类的过度捕捞,近海的生态环境遭到严重破坏。我国实施海洋牧场建设来解决海洋生态环境与发展的冲突问题,经过几十年的发展,海洋牧场在辽宁、山东、浙江、广东等沿海省份已经实现规模化产出。但是,我国海洋牧场建设总体上仍处于投放人工鱼礁和增殖放流的初级阶段,加强海洋牧场信息化建设是海洋牧场转型升级的迫切要求。海洋牧场中必然存在大量的人工鱼礁和深水网箱等人造物,这些人造物附近聚集大量鱼类和藻类,对这些动植物情况进行实时监测具有重要的研究意义。首先,本文分析海洋传感监测网络关键技术,提出了一种面向海洋牧场的传感监测网络架构。利用系泊浮标和水下传感器等设备组成海洋牧场传感监测网络能够实时、全天候获取海洋牧场信息,提升对海洋牧场的认知管理水平,在未来的海洋牧场生态环境实时监测、科学养殖中具有广阔的应用前景。其次,将海洋牧场监测传感网络部署问题描述为传感网络部署优化(Sensor Networks Deployment and Optimization,SNDO)问题,并建立整数线性规划(Integer Linear Programming,ILP)模型。在一系列中小规模场景中使用数学规划优化器Gurobi进行求解,得出准确的网络部署方案和最低的网络能耗,验证了 ILP模型的正确性和有效性。在大规模网络场景中,随着ILP模型中变量、约束条件增多,ILP模型的求解时间呈指数增长,某些大规模数学规划问题无法使用Gurobi求解。对于Gurobi无法求解的问题,我们使用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对SNDO问题进行求解,分析了传统GA在解决SNDO问题中的缺点并对GA进行改进。本文使用贪心策略快速生成遗传算法的初代种群来解决GA过于依赖初始种群的问题;使用局部搜索策略来增强GA的局部搜索能力,并降低网络中传感器节点的冗余度,加快GA的收敛速度。最后我们通过多种不同规模的实验验证了改进型GA具有良好的求解效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
•   1.1 选题背景及研究意义
•   1.2 国内外研究现状
•   1.3 本文研究工作及结构
•     1.3.1 本文的研究工作
•     1.3.2 本文的组织结构
• 2 海洋监测网络关键技术
•   2.1 海洋通信技术概述
•     2.1.1 水面通信方式
•     2.1.2 水下通信方式
•   2.2 海洋监测浮标系统概述
•   2.3 网络部署优化问题研究现状
•     2.3.1 节点感知模型与目标覆盖
•     2.3.2 网络部署问题优化算法
•   2.4 本章小结
• 3 海洋牧场传感监测网络架构
•   3.1 海洋牧场传感监测网络架构模型设计
•   3.2 海洋牧场传感监测网络架构优势
•   3.3 海洋牧场传感监测网络拓扑优化模型
•   3.5 本章小结
• 4 海洋牧场传感监测网部署优化（SNDO）问题描述与数学建模
•   4.1 网络能耗模型
•   4.2 SNDO问题描述
•   4.3 SNDO问题的数学建模
•     4.3.1 变量设定
•     4.3.2 参量设定
•     4.3.3 SNDO问题的整数线性规划（ILP）模型
•   4.4 本章小结
• 5 基于Gurobi的SNDO问题求解
•   5.1 基于Gurobi的ILP模型优化求解
•     5.1.1 Gurobi优化器介绍
•     5.1.2 Gurobi中的ILP模型格式
•   5.2 Gurobi求解SNDO问题
•     5.2.1 SNDO问题的ILP模型验证
•     5.2.2 不同场景下的SNDO问题求解
•   5.3 本章小结
• 6 基于算法的SNDO问题求解
•   6.1 遗传算法的SNDO问题求解
•     6.1.1 遗传算法的基本概念
•     6.1.2 遗传算法的设计流程
•     6.1.3 传统遗传算法存在的问题
•   6.2 改进型遗传算法的SNDO问题求解
•     6.2.1 贪心策略优化初代种群
•     6.2.2 局部搜索策略优化种群
•   6.3 部署场景仿真与数值分析
•   6.4 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 作者简历

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 高昌萱

导师: 林彬,付震

关键词: 海洋牧场,传感监测网络,整数线性规划,网络部署,遗传算法

来源: 大连海事大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 海洋学,自动化技术

单位: 大连海事大学

分类号: P714;TP212.9

DOI: 10.26989/d.cnki.gdlhu.2019.000795

总页数: 70

文件大小: 6840K

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