吕立新　阮进军

摘 要：针对目标跟踪物联网感知层节点动态部署的特点，在人工鱼群算法和虚拟力算法的基础上，设计了融入虚拟力影响的人工鱼群控制算法，给出了算法的参数自适应调整策略，该算法利用节点间的虚拟力来影响人工鱼的觅食行为和追尾行为，指导人工鱼群的进化过程，加快算法的收敛性。仿真实验结果显示，算法能快速有效地实现无线传感器网络节点的部署优化，与人工鱼群算法和虚拟力算法相比，该算法不仅全局寻优能力强，且收敛速度快，可有效提高网络覆盖率，优化网络性能。

关键词：物联网；感知层节点；虚拟力；人工鱼群算法；部署策略

Abstract：This paper proposes a virtual force-directed artificial fish swarm algorithm， and applied this algorithm to Sensor Layer nodes deployment of Target tracking IOT. In this algorithm， the virtual force influence the foraging behavior and rear-end behavior of artificial fish， direct the moving and updating status of artificial fish for improving the convergence speed. Simulation results show that virtual force-directed artificial fish swarm algorithm has better performance on regional convergence and global searching ability than virtual force algorithm and artificial fish swarm algorithm， and it can implement dynamic sensor nodes deployment efficiently and rapidly.

Key words：Internet of things；Sensor Layer Node；Virtual Force；Artificial fish-swarm algorithm；Deployment strategy

1 引言

物联网（The Internet of things）是利用现代通信技术把传感器、人员和物体等通过新的方式联在一起，形成信息化、智能化的一种网络，从结构上可分为感知层、网络层、中间层和应用层四层。感知层是连接物理世界和信息世界的桥梁，是整个物联网的底层，它将各种设备上的传感器通过有线或无线的方式连接起来形成一个信息采集与控制的网络，并把采集到的信息传递给物联网的上层。在面向目标跟踪的物联网应用中（如生态环境监测、战场环境侦察等），要求对于在监测区域内沿着任意路径运动的目标都能被感知层节点发现，由于目标的跟踪必须由多个节点协同工作来完成，这就要求感知层节点部署必须有较高的覆盖率和良好的节点通信，同时在目标跟踪的过程中，还要根据目标的位置和重要程度自动调整网络节点的布局，以优化目标跟踪效果。……