面向监测应用的物联网节点布局方法研究

J4 ›› 2014, Vol. 36 ›› Issue (07): 1255-1261.

面向监测应用的物联网节点布局方法研究

杨斌，郝杨杨，李军军

(上海海事大学物流研究中心，上海 201306)

收稿日期:2012-10-24 修回日期:2013-05-02 出版日期:2014-07-25 发布日期:2014-07-25
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（71171129）；上海市科委科研计划资助项目（12510501600，14DZ2280200）;上海市教委科研计划资助项目（11YZ137，11CXY47）

Nodes deployment approach of Internet
of Things for monitoring applications

YANG Bin,HAO Yangyang,LI Junjun

(Logistics Research Center,Shanghai Maritime University,Shanghai 201306,China)

Received:2012-10-24 Revised:2013-05-02 Online:2014-07-25 Published:2014-07-25

摘要/Abstract

摘要：

针对物联网监测系统面临的高效监测质量与居高不下的监测成本的矛盾问题，提出综合考虑物联网规模、成本、综合代表性以及均衡度目标的节点选择与布局方案，构建了混合整数非线性多目标规划模型，通过遗传算法求得了节点的数量和布局方案，并且对节点的选择进行了评价。仿真结果表明，所建立的模型及其求解方法有助于缓解监测质量与成本之间的矛盾，对监测系统设计与物联网研究具有理论意义。

关键词: 物联网, 监测系统, 传感器布局, 均衡度, 多目标优化

Abstract:

To solve the conflict between higher monitoring quality and lower costs of applying Internet of Things (IoT) monitoring system, a mixed integer nonlinear programming model is built up. Various key factors, such as network scale, cost, representation level, and deployment of nodes for balance degree of IoT, is taken into consideration in this programming model comprehensively. Furthermore, the quantity and deployment solutions are solved through the genetic algorithm, also the selection of nodes is evaluated. Simulation results show that it is conducive to solve the qualitycost conflict to some extent. It is also of theoretical significance for the IoT research and design of monitoring system.

Key words: Internet of things(IoT);monitoring system;deployment of sensors;balance degree;multiobjective optimization

杨斌，郝杨杨，李军军. 面向监测应用的物联网节点布局方法研究[J]. J4, 2014, 36(07): 1255-1261.

YANG Bin,HAO Yangyang,LI Junjun. Nodes deployment approach of Internet
of Things for monitoring applications [J]. J4, 2014, 36(07): 1255-1261.

[1]	郭昌昊, 唐湘云, 翁彧. 基于异步分层联邦学习的数据异质性处理方法研究[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(07): 1237-1244.
[2]	夏戈明, 虞朝栋, 陈健. 边缘计算中的信任问题：挑战与评论[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(08): 1393-1404.
[3]	罗莉, 石伟, 何鸿君, 潘国腾, 王蕾, 龚锐. 一种面向IO Die的敏捷验证方法[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(04): 571-576.
[4]	白坚镜, 顾瑞春, 刘清河. SDN环境中基于Bi-LSTM的DDoS攻击检测方案[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(02): 277-285.
[5]	寇广岳, 魏国珩, 平源, 刘鹏. RFID安全认证协议综述[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(01): 77-84.
[6]	申晓宁, 游璇, 陈庆洲, 潘红丽, 黄遥. 采用双档案协同进化离散多目标烟花算法的低碳疫苗冷链优化配送[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(12): 2255-2265.
[7]	罗晓霞, 王佳, 罗香玉, 李嘉楠 . 一种基于GN算法的动态图划分方法[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(02): 306-311.
[8]	曹守启, 何鑫, 刘婉荣. 一种改进的远程用户身份认证方案[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(11): 1960-1965.
[9]	季子豪, 江凌云. 一种基于遗传算法的多站点协同计算卸载算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(03): 426-434.
[10]	李艺辉, 刘作军, 李洁. 基于模糊逻辑NSGA-Ⅲ的开关磁阻发电机多目标优化算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(03): 542-550.
[11]	孙佳浩, 汪诚诚, 唐道鲜, 李跃华. 6LoWPAN网络组播通信方案的研究与设计[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(02): 288-294.
[12]	张明珠, 曹杰, 王斌. 基于精英集的多目标差分进化聚类算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(01): 170-179.
[13]	马永杰, 陈满丽, 陈敏. 基于Pareto解集分段预测策略的动态多目标进化算法[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(08): 1454-1462.
[14]	衡红军, 戚馨桐. 考虑任务均衡的加油车动态调度问题[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(05): 923-930.
[15]	朱登京，段倩倩. 无参分组大规模变量的多目标算法研究[J]. 计算机工程与科学, 2020, 42(04): 603-609.