论文部分内容阅读
针对煤矿井下工作面环境复杂、无线传感器网络节点能量有限和通信易受干扰等实际特点，为了解决网络连通性、链路可靠性和能耗的问题，提出了一种基于自适应在线遗传PID的井下工作面无线传感器网络的拓扑控制算法。在局部平均算法的基础上，将控制算法和生物智能算法引入到WSN的拓扑控制中，可以克服现有的拓扑控制算法存在的收敛速度慢、算法不稳定等缺点，有效地提高能耗有效性和收敛速度。结果表明：将控制思想和人工智能引入到拓扑控制优化，与局部平均算法对比，节点平均启动能耗降低了84％，启动网络所有节点消耗的能量降低了60％-70％；启动时耗提高9.2％-12.7％，提高了收敛性和能效性。