基于I-Greedy求解CVaR模型的传感器网络布局优化

简介

无线传感器网络在机械设备状态监测领域有着重要的作用,为了解决传统随机优化方法不适合某些复杂场传感器网络布局景的问题,提出了一种基于I-Greedy求解CVaR模型。采用惰性赋值的方法完成算法的简化过程,为τ设置了相应的搜索间隔Δ和搜索区间(0,Γ),防止算法出现局部最优解的情况,通过惰性赋值的方式实现快速搜索的功能。研究结果表明τ搜索上界Γ设定成50和置信水平α=0.9时,能够确保各置信水平都搜索获得全局最优解。逐渐增加传感器节点数量后,布局效益获得了持续提升。计算得到互信息相对随机部署方法增加69%,与传统贪婪算法相比增加14.1%。CVaR布局模型相对传统布局模型可以达到更低损失程度,能够获得更优布局结果,提升了模型鲁棒性。算法能够显著降低时间复杂度,特别是进行大规模传感器布局时表现出了更强的优越性。