目前，無線傳感網絡已廣泛地應用在人們的生產生活中，其優越的信息傳輸性能，極大地滿足了人們的工作及學習需求。但在無線傳感網絡的實際運行環境中，由于其復雜的工作環境、抗毀性等因素的存在，使信號在傳輸的過程中頻繁地出現中斷現象，在這種情況下，一些不法分子就會趁虛而入，對整個無線傳感網絡進行攻擊，如散播電腦病毒，利用黑客技術非法獲取信息資源等。因此，若要全面地解決上述問題，就要對整個無線傳感網絡的性能進行改進，通過合理運用FW-PSO算法，優化網絡拓撲結構是一項較為有效的途徑。
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1 FW-PS0算法簡介
在無線傳感網絡拓撲結構中，FW-PSO 算法若要在最短時間內計算出網絡數據的合理值，主要是通過采用加快收斂速度這一方式來實現的，而在這一過程中，包括3個方面的內容：首先，工作人員會通過PSO 算法，針對粒子群的具體分布情況，采取恰當的方式對其進行優化，以求能夠挑選出符合要求的粒子，保證粒子的適應性，將適應性較差的粒子進行淘汰，通過上述操作，精簡種群的規模；其次，充分發揮煙花算法的作用，從3個環節對挑選出來的粒子再次進行優先：一是爆炸處理環節，二是變異處理環節，三是選擇操作環節，從而得到grounm-n 粒子，該類粒子具有更強的適應性；最后，將PSO 算法與煙花算法進行有機結合，進一步優化處理grounm-n 粒子，通過兩種算法的結合，增強粒子精選、計算過程的質量與效率，提升新粒子的適應性，以便于在后續工作中，有效地增加迭代次數，實現整個無線傳感網絡拓撲結構的優化[1]。
2 無線傳感網絡拓撲結構的優化策略
2.1 基于無標度特性建立WSN拓撲結構糢型
若要實現FW-PSO 算法支持下無線傳感網絡拓撲結構的優化，首先要根據該算法無標度的特性，建立科學的WSN 拓撲結構糢型，該模型可以實現兩個方面的優化與改進，即對整個網絡拓撲結構進行優化，使其更加適應當前工作的需求；對網絡結構中的冗余路徑進行淘汰，提升網絡系統的運行效率，在較短的時間內得出計算結果。通過上述改進措施，使網絡結構中的自然連通度得以提高，進而增強無線傳感網絡拓撲結構的抗毀性。另外，建立無標度特性的WSN 拓撲結構糢型，還可以在處理數據的過程中，有效地降低各項計算、選擇等操作的成本，因此，該模型不僅可以優化操作理論及操作步驟，同時也能夠控制網絡結構的運營投入，減少不必要的成本，為整個無線傳感網絡拓撲結構的優化奠定基礎[2]。
2.2 基于FW-PSO算法的優化求解
FW-PSO 作為一種基于電子計算機與網絡技術的計算方法，在將其應用于無線傳感網絡拓撲結構時，若要實現該結構運行性能的優化，就要設計行之有效的優化流程。一方面，技術人員要從已建立的WSN 拓撲結構糢型入手，根據該模型的無標度特性，結合網絡結構的運行特點，快速地確定問題所在，尤其是對于連續優化問題，要投入足夠的時間進行分析，制定出最優的解決方案，并使用WSN 拓撲結構糢型，對各方面的變量進行控制，使最優解的求解速度得以大幅度地提升。另一方面，從粒子群的尋優工作入手，在不影響計算結果精確性及網絡結構運行性能的前提下，最大程度地使粒子環境的適應性得以提高。另外，還要以無線傳感網絡的整體性能為出發點，優化網絡拓撲結構的偽代碼，使該代碼能夠實現高效運行，避免出現代碼冗余問題，使網絡拓撲結構的優化處理效果得以全面提升[3]。FW-PSO算法偽代碼如下：
fpbeat 個體的最佳適應度值
fgbeat:：群體的最佳適應度值
輸入：目標函數f(x)，相鄰矩陣A(G)
whilegen<genmas< p="">
計算f(xi)
iff(xi)>fbest(xi)
Thenfbest(xi)<--f(xi)
endif
iff(xi)<ftbest(xi)< p="">
Thenf(xi)<---fbest(xi)
endif
enffor
pgen<-pgen+1
endfor
仿真參數設置如下表所示：
表1 仿真參數設置
3 FW-PSO算法仿真實驗及數據分析
3.1 實現拓撲結構優化的仿真實驗
無線傳感網絡拓撲結構的實驗仿真，能夠在較為全面、精確地驗證FW-PSO 優化算法的科學性，確定其是否有效。具體的實驗參數設置如表1 所示，其中，網絡監控區域的面積設定為1 萬 m2。在實際工作中，具體的操作過程如下，首先，技術人員要以無線網絡運行的特點，建立網絡拓撲結構的模型，通過該模型得到臨接矩陣，并利用表1 中所設置的仿真參數，初步對無線傳感網絡拓撲結構進行優化；其次，要按照FW-PSO算法的步驟進行相關計算，得到最優解，在此基礎上對網絡拓撲結構進行優化，改進結構中的不足之處[4]。該步驟的實驗結果如圖1 所示。
迭代次數
圖1 PSO算法和煙花算法性能比較
隨機攻擊節點數
圖2 隨機攻擊情況下的網絡連通性對比
最后，進行連通性對比實驗，其實驗結果如圖2 所示，對該結果進行分析可以得知：網絡結構中自然連通度與進貨代數呈現正相關，即隨著進化代數的增加，自然連通度也會隨之增加，在運用FW-PSO 算法時，兩者始終呈現著一一對應的關系。從該實驗結果中可以看出，基于FW-PSO 算法的網絡拓撲結構優化，一方面可以使無線傳感網絡的抗毀性得以提高，另一方面還可以使算法的收斂效率得以保證。
3.2 對網絡拓撲結構中抗毀性的分析
抗毀性是影響無線傳感網絡拓撲結構優化的另一重要因素，對該因素進行分析時，要從兩個方面入手，一方面動態抗毀性分析，另一方面是靜態抗毀性分析，在具體的工作中，要全面兼顧上述兩個方面的分析，使分析結構的正確性及可靠性得以保證。為了實現有效的抗毀性分析，要做好4 個方面的工作：
1）運行一定程度上的網絡攻擊，使網絡結構中存在的問題得以暴露，以此來完善級聯故障檢測流程，并以此為依據，通過動態抗毀的方式，增加無線傳感網絡的節點數量；
2）根據無線傳感網絡級聯故障的類型，充分運用FW-PSO算法，確定網絡拓撲結構的襲擊閥值，得到網絡計算的最優解，通過襲擊閥值的統計，使網絡結構的抗毀性得以提高，為后續優化結構連通性創造條件；
3）如圖2 所示，技術人員使用FW-PSO算法計算時，結合了無線傳感網絡靜態抗毀性分析結果，從運行效果來看，該網絡拓撲結構的運行效率得到了全面的提升，其網絡連通性也得到了極大的增強。因此，通過上述操作，無線傳感網絡拓撲結構的處理效率得到了優化，并且，經過優化后的網絡結構，其所遭遇到的襲擊次數也有了明顯的下降；
4）一般情況下，對于無線傳感網絡連通性而言，在攻擊節點個數增加的情況下，連通性會出現下降的現象，但運用FW-PSO 算法時，所得到連通性的下降速度會明顯地減慢，由此可以判定，FW-PSO 算法能夠對網絡拓撲結構的連通性形成促進作用。并且，利用FW-PSO算法優化后的網絡結構，其隨機故障的應對能力也得到了較大的提升，保證了該無線傳感網絡拓撲結構的安全性，使該網絡結構能夠穩定地運行[5]。
4 結束語
FW-PSO 算法的先進性及有效性，對實現無線傳感網絡拓撲結構的良好性能而言是至關重要的，因此，要對該算法引起足夠的重視，運用合理的策略對其進行優化，提升其在無線傳感網絡拓撲結構中的應用效果。本文對FW-PSO算法所進行的優化，是建立在以往煙花算法基礎之上的，能夠實現算法的多樣性，對各項數據進行全面搜索，一方面加強了收斂的效率，另一方面完善了數據的管理，構建無線傳感網絡模型，促進FWPSO算法的應用，并設置合理的調控措施，對網絡結構中的變量進行控制，確保整個結構的穩定性。希望該優化策略能夠為相關從業者提供參考。
參考文獻：
[1] 趙夢龍.無線傳感網絡拓撲結構的FW-PSO算法優化分析[J].電子技術與軟件工程,2021(3):2.
[2] 劉貴云,林宇寧,鐘曉靜,等.一種可充電無線傳感網絡的勢博弈拓撲方法:CN112512001A[P].2021.
[3] 韋運玲.自適應人工免疫網絡算法的無線傳感網絡拓撲結構優化[J].電子測量技術,2020,43(1):85-89.
[4] 徐瑋瑋,張群.無線傳感網絡覆蓋中網絡拓撲結構設計方法[J].科學技術與工程,2019,16(25):126-130.
[5] 金鑫,婁文忠,王輔輔.基于AdHoc無線傳感網絡的三維智能組網優化算法設計研究[J].兵工學報,2015,36(5):874-878.
（本文來源于《電子產品世界》雜志2023年2月期）
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