基于Hopfield神经网络的UWSNs移动信标路径规划

摘要

cqvip:结合水声信道传播损耗模型,将所有节点中位置重要、邻居节点多的节点选为虚拟信标节点,使信标节点到各个虚拟信标节点位置向周围广播,完全覆盖整个网络。提出筛选策略,最小化虚拟信标节点的数量。把所有虚拟信标节点的路径规划看作旅行商问题(TSP),通过Hopfield神经网络将虚拟节点连接起来,使路径总长度最小。为解决Hopfield神经网络的随机性,使其适用于数量较大的TSP,在结束条件部分引入交叉算子Position-based Crossover的思想,提出交叉策略,减少规划的路径总长度。仿真实验证明:该策略能解决水下无线传感器网络(UWSNs)移动信标节点的路径规划问题,且能有效减少路径总长度。