基于深度学习算法的无线传感网络节点部署模型研究OA

针对无线传感器网络部署覆盖质量、拓扑连通性、能耗均衡与传输时延的协同优化难题,提出一种基于深度学习的多目标智能部署算法。首先,构建以覆盖率、连通率、节点平均剩余能量和端到端传输时延为核心指标的多目标优化函数,通过线性加权分配实现多性能维度的协同优化。其次,设计多任务卷积神经网络框架,通过共享特征提取层与独立任务输出层的架构,实现对覆盖率、网络连通性、能耗分布及时延等指标的联合预测。最后,在自定义数值仿真环境中,将所提算法虚拟力算法部署、遗传算法部署以及粒子群算法部署进行对比实验。结果表明,所提算法部署节点在覆盖率、连通率、平均能耗等方面均优于传统部署模型的综合性能。