基于I-Greedy求解CVaR模型的傳感器網絡布局優化

【摘要】：無線傳感器網絡在機械設備狀態監測領域有著重要的作用，為了解決傳統隨機優化方法不適合某些復雜場傳感器網絡布局景的問題，提出了一種基于I-Greedy求解CVaR模型。采用惰性賦值的方法完成算法的簡化過程，為τ設置了相應的搜索間隔△和搜索區間(0，Γ)，防止算法出現局部最優解的情況你，通過惰性賦值的方式實現快速搜索的功能。研究結果表明：τ搜索上界Γ設定成50和置信水平α=0.9時，能夠確保各置信水平都搜索獲得全局最優解。逐漸增加傳感器節點數量后，布局效益獲得了持續提升。計算得到互信息相對隨機部署方法增加69%，與傳統貪婪算法相比增加14.1%。CVaR布局模型相對傳統布局模型可以達到更低損失程度，能夠獲得更優布局結果，提升了模型魯棒性。算法能夠顯著降低時間復雜度，特別是進行大規模傳感器布局時表現出了更強的優越性。