摘要：高心墙堆石坝填筑材料运输车辆的洞内定位对大坝建设的智能管理至关重要。 但目前洞室内定位研究多基于人工经验进行探测节点布设，缺乏综合考虑探测覆盖率和通信损失的指标，难以适应复杂的隧道环境； 另外，经典的灰狼算法在求解工程优化NP-hard问题时存在收敛效率低、容易陷入局部最优的不足。 针对上述问题，提出了基于改进MOGWO的复杂交通隧道车辆定位布局优化模型。 首先，基于对水利工程运输隧道封闭性和局限性的探究以及对无线传感器多径传播特性的分析，建立了以探测覆盖率和通信损耗为优化目标的定位传感器布设数学模型。 然后，采用混沌初始化、非线性时变和莱维飞行策略，改进了多目标highlo micro算法，获得了提高算法的收敛效率和全局寻优能力，并应用它求解上述模型，获得了Pareto最优解集最后，将提出的优化模型应用于工程实际，结果表明，与人工经验布设方案相比，优化方案在识别率和通信损耗方面分别优化了12.22%和26.98%，且数据丢失率较低，具有一定的优势和可行性。 关键词：复杂隧道； 车辆定位； 多目标优化； 传感器布局； 灰狼优化算法； 简介：崔博( 1983—)，男，副教授，博士，主要从事水利水电工程智能建设与智慧管理研究。 王佳俊( 1991—)，男，助理研究员，博士，主要从事水利工程智能建设研究。 基金：国家自然科学基金雅砻江联合基金( U1965207 )； 国家自然科学基金( 51779169； 引用：崔博、王坤、王佳俊等。 基于改进MOGWO的复杂交通隧道车辆定位布局优化[J]。 水利水电科技(中英文) 2022，53 )7) 105-115. CUI Bo，WANG Kun，WANG Jiajun，et al.improvedmoptimizationofvehicleposition

0引高心墙堆石坝料运作为水库施工全过程的关键环节，对工程进度起着决定性的作用，已有研究表明水库料运费用高达整个水库填筑工程费用的60%。 此外，堆石坝建设向300米级高程发展，许多工程位于深山峡谷地区，填埋场量大、运料种类多、运量大、运输系统受地形条件限制等特点越来越突出。 长距离复杂运输隧道优越的穿山性能使其在场内交通系统中所占的比重急剧增加，但在解决坝体运输难题的同时，也给施工管理人员带来了新的挑战，如车辆在洞内运输道口通行安全性竞争危险性大、运输效率低、调度管理障碍多等以北斗为代表的卫星定位系统实现了运兵车的洞外定位监测，确保了水库的洞外运输效率，但由于卫星信号无法在复杂的洞穴环境中通信，车辆在长途运输隧道内运行信息不足，定位困难。 因此，开展水利工程水库填筑运输车辆复杂隧道定位与感知节点多目标优化研究对保证工程施工安全和进度具有重要的理论和工程意义。 近年来，无线传感器技术的迅速发展填补了北斗隧道等特殊区域定位信号中断或丢失的缺陷。 例如，射频、Wi-Fi指纹、UWB超宽带、ZigBee等主流技术的广泛应用，弥补了北斗定位的不足，同时实现了在隧道和露天交叉多变的环境下车辆的无缝定位。 在众多定位技术中ZigBee技术以其低成本、短距离、高可靠性被广泛应用，且传感器网络节点的布设方式对整个传感器网络的服务质量、网络寿命、布设成本等有重要影响，因此将ZigBee技术应用于隧道定位目前，水利工程坝料运输车辆长距离隧道定位的研究比较缺乏。 李永利等人在心墙堆石坝填筑料运输过程中，基于WIFI技术实现了坝料运输车辆隧道的定位。 隧道在交通、矿井等领域的定位研究主要集中在系统设计和开发上，孟祥瑞、王海军、梁壮等分分别将ZigBee无线传感器技术应用于隧道等地下工程中的人员和车辆定位，从而开发出相应的监控系统。 束仁义等人提出了一种ZigBee传感网络节点错位定位的方法，该方法在一定程度上节约了隧道定位系统的布设成本。 这些研究多基于人工经验进行感知节点布局，难以保证定位系统数据传输的有效性、稳定性和经济性，因此需要基于科学手段建立传感器布局优化模型。 目前水利工程领域运输车辆隧道定位传感器优化配置的研究较少，但应用多目标优化方法解决传感器节点配置问题在各个领域开展了不同程度的研究和探索应用。 在信息自动化领域，CELAYA等人针对城市复杂异构的隧道传感器网络提出了优化配置方法，以优化网络连通性和服务性能为目标，实现了隧道环境下无线通信网络的高质量高效服务。 ENAYATIFAR等人提出了用于引入传感器节点的新MOICA，并将传感器节点数最小化和覆盖率最大化作为优化目标。 OLASUPO等人为了改善无线传感器网络节点的配置连通性和感知覆盖性能，提出了基于支持向量机和逻辑模型的无线传感器网络节点优化配置方法。 在计算机领域，刘鹏等人基于果蝇优化算法，提出了一种基于感知层节点全覆盖约束的汇聚层节点位置和最小化总功率联合优化方法。 方芳等人以最小化网络功耗和最小化数据延迟为优化目标，采用多目标线性规划方法获得了传感器节点部署的优解。

前述传感器网络覆盖率和网络通信能耗是传感器节点布局研究中最常考虑的优化目标，能够直观反映传感器节点布局的成本和质量，因此本研究以网络覆盖率和通信损耗为目标的ZigBee 该优化模型是典型的工程优化多目标问题，是NP hard问题。 多目标狼算法由于具有所需参数少、优化性能好等特点，在解决工程优化问题时得到了广泛的应用。 大量工程实践表明了狼算法的优越性，但针对具体多目标优化NP hard问题也存在收敛速度慢、易陷入局部最优的不足，利用混沌映射生成具有均匀分布特性的初始种群，并对提高算法进行了收集引入非线性控制参数来平衡算法的搜索和开发能力，给出头狼莱维飞行搜索策略以增强算法的全局搜索能力，实现多目标狼优化算法( improved multi-objectivegraywolfoptimization

1研究框架本文针对复杂运输隧道车辆定位路径优化问题，开展了基于IMOGWO算法的水工运输隧道传感器路径优化研究，主要研究框架包括数学模型层、方法层和工程应用层，如图1所示。 首先，在详细分析水工输送隧道群物理特性的基础上建立洞室几何模型； 其次，结合隧道实际环境和传感器网络定位技术的特性，建立以布设成本、感知质量为目标，以信号强度、定位精度、车流等为约束的传感器网络节点布设多目标模型； 再次，通过引入混沌策略、非线性时变参数、Lvy飞行机制，改进多目标灰狼算法以实现模型优化。最后，将本文的研究成果应用于某水电站实际工程，并与现有人工布局方案进行了比较

图1研究框架

2在复杂运输隧道车辆位置铺设多目标优化模型与单短程直线隧道相比，复杂交通隧道从自然环境层面看具有地理形状复杂、几何结构多样、墙体粗糙错落、洞穴环境恶劣、天气条件变化多等特点，由此从定位对象的水平上，可以理解对运输车辆等移动目标进行定位，但洞内车辆类型复杂、连续运动产生的阴影效应会进一步影响无线定位效果。 上述复杂交通隧道的局限性和封闭性是导致定位环境复杂的主要原因，也是无线定位技术应用于相似环境的最大障碍。 在此基础上，首先，将三维洞室转化为二维感知平面表示(见图2 )，分别赋予双车道和自行车道特性，建立隧道模型。 充分考虑了隧道的几何尺度。 其次，为了进一步考虑无线定位传感器网络部署的环境影响，引入传感器通信路径损耗、感知强度等指标，不仅有助于提高定位感知系统的鲁棒性，而且具有一定的通用性。

图2隧道模型

2.1优化目标2.1.1感知质量目标定位节点感知覆盖率是ZigBee传感器网络节点配置的关键问题之一，高覆盖率保证了传感器网络的高效服务质量。 结合水利工程运输隧道的特点，本文采用经典的0-1感知模型进行传感器覆盖感知，即

式中，si，q )是目标点q(xq，yQ )和传感器节点si ) Xi、yi )间欧式距离； Rs表示传感器的感知半径。 将目标布局区域划分为mn个网格点，如果目标点q在传感器节点si的感知范围内，则目标点q被节点si覆盖； 如果目标点q不在传感器节点si的感知半径内，则节点si不感知目标点q。 覆盖率是指感知到的网格点数与整个布局区域的网格点总数之比。 其公式如下

式中p(si，q )为传感器节点感知到的目标节点数mn表示布设区域的总离散点数，网格划分越细，目标区域的离散点越多，覆盖率的计算精度相应变大。 2.1.2布设成本目标定位节点的通信损耗是影响无线传感器网络鲁棒性能和有效寿命的重要参数。 ZigBee分布式优化布局研究通常以通信模块的能量消耗为主要研究对象，因此本文采用以下模型

式中，d(I，j )是传感器网络节点I和j间欧式距离，EBlBC是发送装置和接收电路不收发单位bit信息的功耗； Eamp为发射放大器每bit传输单位平方米能耗k为信号传播衰减指数，2k5，取值由周围环境决定。 也就是说，k=4考虑洞室的多径效应，K=2表示自由空间，正文k取值4。 2.2约束条件针对水利工程运输隧道的多径效应和传感器网络的稳定性、可靠性问题，综合考虑坝料运输车辆定位的实际需求提出以下布设约束： (1)信号强度限制：为了在恶劣的隧道环境中ZigBee无线通信信号的强度决定在定位基站和移动接收终端间能否进行有效的"通信"提出以下这样的信号强度限制

式中，Tr为远离定位节点r处的信号强度值，有Tr=kQ/R2[28]。 这里，q是传感器信号强度值； k是信号的衰减率，是常数，r是传感器感知半径，Tmin是在现场的实际环境中为了确保设备之间的正常通信而可允许的最小值。 )2)车流约束：从水利工程交通管制的角度，必须掌握车辆洞内的行驶方向，即

式中，r1、rc、rn分别为隧道入口、分支开口部和隧道出口位置； r是所有布局位置。 )3)定位精度的限制，即

式中，r是感知半径； d是隧道的几何宽度与定位要求有关。 综上所述，节点优化布局的数学模型描述如图3所示。

图3节点优化布局数学模型

基于IMOGWO算法的传感器布局模型3.1改进多目标狼优化算法狼优化算法( GWO )是模拟狼的指导水平和捕食行为寻找全局最优个体dc。 MIRJALILI等人基于此提出了单目标狼优化算法( multi-objectivegraywolfoptimizationalgorithm，MOGWO )。 该算法继承了单目标狼算法的特点，通过引入外部种群Archive保存了当前非支配最优解，同时改变了头狼选择策略，改变了头狼选择策略，算法的寻优流程如下

式中，a和c是影响系数； r1和r2是[ 0，1 ]之间的随机数； a为收敛因子； t为当前迭代次数Xdc、、、、DC(t )为、、狼当前的最佳位置。 本文的传感器布局多目标优化问题是一个多变量、非线性、高维优化问题，经典MOGWO在求解过程中种群多样性较低，后期容易陷入局部最优，稳定性不足[31]。 为了改善算法性能，有效处理本文的多目标优化问题，结合混沌序列初始化种群，提出了非线性时变控制参数和Lvy飞行搜索策略的IMOGWO算法。 混沌运动具有随机性、规律性和遍历性的特点，在求解函数优化问题时，这些特点使算法跳出局部最优，全面彻底搜索搜索空间，保持种群多样性，解均匀分布在搜索空间中，避免早熟收敛。 因此，本文提出用帐篷混沌映射初始化种群。 公式如下

在经典GWO算法的迭代过程中，搜索能力与开发能力相当，在MOGWO中控制参数a与GWO相当，但在多目标优化中，算法需要较高的先行搜索能力，而且算法的寻优过程是非线性的、高度复杂的， 由于线性变化的参数a不能满足多目标优化的需要，本文提出用幂函数调整参数a的非线性时变是有效的提高算法经过超前搜索多次实验，当指数取3.5时，取得了较好的结果也就是说

引入Lvy飞行策略更新灰狼位置。 vy飞行具有总是小步进、偶尔大步进的特性，运动方向随机变化。 应用于狼位更新公式，可以保证狼群同时具有在最优位置附近追赶和在最优位置远处跟踪的能力，提高算法的全局搜索能力有效，可以避免陷入局部最优。 也就是说

式中，rand是[ 0，1 ]之间的随机数； vy随机检索定义可参考文献[35]。 3.2算法求解流程及其测试3.2.1算法求解流程改进的算法主要步骤如下：步骤1、设定传感器节点布局区域，同时对该区域进行网格处理。 步骤2 )将节点布局坐标位置x，y设定为优化变量，并限定其范围。 步骤3 )设定迭代次数、种群数、外部存储器Archive数、随机初始化a、a、c。 步骤4 )根据公式( 10 )帐篷混沌序列进行种群初始化。 步骤5、计算个体适应度值，建立Archive种群，按规则更新，进入迭代过程。 根据步骤6 (式) 11 )计算参数a的值，决定a、c的值。 步骤7 )按照轮盘法，从弓中选出3只狼，按照式(9)、式( 12 )更新剩下的狼的位置。 步骤8、计算每个狼个体的目标函数值，确定非支配最优解，更新Archive种群。 步骤9、判断Archive种群个体数是否达到最大，超过时按既定策略删除。 步骤10，重复上述步骤5-步骤7，达到最大反复次数后，存档中所有个体都是为了求出模型解而优化的一组Pareto解集合，对应的变量是最佳节点的布设位置； 否则，请转至步骤3。 基于IMOGWO算法的位置节点布局模型优化求解过程如图4所示。

图4 IMOGWO算法流程

3.2.2为了验证改进后的IMOGWO算法的有效性和优越性，本文选择了CEC2009测试集中的3个基准函数进行测试。 首先，算法参数设置迭代次数为100，初始种群数量为100，两种算法参数设置一致。 在此基础上，以图5的控制参数a为例，对改善部分进行了可视化阐述。

图5非线性与线性控制参数a的比较

从图5可以看出，采用非线性控制参数a算法的勘探和开发迭代次数分别为82%和18%，与原线性参数50%的勘探和开发相比，具有更好的前期搜索能力提高算法，具有多目标其次，(测评指标采用当前通用的广义距离( GD )和反代距离)两种指标，其中GD表示算法的收敛性能，IGD反映综合性能，两者值均越小越好。 测试结果如表1所示。 为了直观地显示改进后算法的优化性能，展示了测试函数的优秀结果和实际的Pareto边界的比较(参照图6 )。 由表1可知，对3个基准函数的优良结果表明，IMOGWO算法的IGD和GD值往往低于原算法，具有更强的全局搜索能力。 从图6可以看出，在相同求解结果多样性的情况下，改进的算法求解精度和效率更高。

图6 UF系列测试函数的优化结果

综上所述，改进后的MOGWO算法在解的收敛性、均匀性和稳定性等方面优于原算法，因此改进后的算法能有效地求解本文的定位传感器节点多目标优化问题。

4工程应用与分析4.1工程概况以西南某水电站场内水库材料运输交通隧道为例，该工程为砾石土高心墙堆石坝，最大坝高295 m，坝体填筑量约4，300万m3，材料种类多，料场分散，运输强度大，运输场内交通道路全长约117.7 km (由永久道路24.5 km和临时道路93.2 km组成)，其中隧道里程66.6 km (由20.4 km和46.2 km永久隧道组成)，所占比例达56%。 本文选取左岸某高程交通运输隧道进行传感器优化布置研究。 4.2结果与分析4.2.1模拟计算结果根据工程实际资料，该隧道群段由双向通行主运输洞和单向分支运输洞组成，主洞为椭圆形宽11 m，分支洞为马蹄状宽5 m，布设区域按0.5 m0.5 m划分网格布局区域的范围是模型优化变量的上下界，传感器数量为26个，感知半径为20 m。 前文基于布局模型改进了多目标狼算法。 具体的参数设定如下。 由于最大迭代次数为200，外部种群Archive最大为50，得到了最多50个Pareto解，即50种可选的布局优化方案，各方案的定位网络服务质量、布局成本等指标不同。 因为计算结果如图7所示，各个目标被相互制约，所以各个解都是可以选择的优选方案，很难选择哪个方案更好。 本文结合自身工程实际，采用层次分析法进行优化方案决策，通过对现场管理的调查分析，分析了感知质量权重大于通信损耗、感知覆盖率为94.81、通信损耗为45.46时的优化结果作为决策方案。

图7模型优化结果

4.2.2现场实际应用基于前一节IMOGWO方法的最终确定结果，图8给出了优化方案的模拟布设效果和现有传统方案的布设效果，现有布设方案主要为人工随机布设，几十米至几百米，只考虑便利经济基于本文的优化方案现场实际试验布局如图9所示，分别在双向车道运输主大厅和单向运输分支大厅进行节点布局，由于现场环境复杂，两种布局方案的传感器模型数量一致。 为了说明本文提出的优化方案的有效性，将其与现有的传统布设方法进行了比较，并利用传感器网络节点布设的两种指标和采集到的定位数据进行了分析检测。

图8节点布局方案

图9定位节点现场试验布局

表2对比分析了两种布设方案现场试验验证的关键指标，说明基于IMOGWO方法求解的最优布设方案各项指标最优，在节点感知覆盖率方面，本方法比传统方法占12.22%，在节点通信损耗指标方面，本方法比传统方法占26 .

同时，研究表明，优化布设方案在节点冗余和数据传输损失率等方面优于现有布设方案。 图10是不同天气条件下传统布设方案与本文优化布设方案系统数据损失率的比较结果。 结果表明，传统的随机布局没有充分利用隧道的地理和结构特征，造成较大的数据丢失率，且部分数据信息冗余度高，系统鲁棒性差。 与本文的优化方案相比，在考虑隧道物理特性的前提下考虑洞室的多径效应，有效地给出了数据通信链路上连续传感器节点之间的自由空间传播机会，使定位节点分布比较均匀，获取的车辆定位数据更完整、冗余低，传感器定位网因此证明了本文提出的节点部署方案具有一定的优越性、科学性和实用性。

图10不同气象条件下的数据丢失率

4.3为了验证比较分析和讨论提出方法的优越性和有效性，本文的研究问题分别采用MOGWO、多目标粒子群算法multi-objectiveparticleswarmoptimizationalgorithm，MOPSO )、 采用多目标标记优化算法( multi-objectivedragonflyoptimizationalgorithm，MODA )等常用算法进行模型优化求解，各算法迭代次数均为200次针对实际工程优化问题，为了科学合理地评价各优化方法的优良性能，采用超体积( hypervolume，HV )综合性能评价指标HV，HV值越大，算法综合性能越好，获得非支配解的精度越高，多样性更好独立运行各算法10次，消除算法偶然性和随机性导致的误差，HV值分布框线如图12所示。

图11模型优化结果

图12 HV值分布情况

从图11和图12可以看出，四种算法对本模型可以求解不同程度的解集合，但改进的IMOGWO算法HV盒最小，即算法搜索性能最优，在最高感知服务质量下布局成本通过比较几种方法求得的最优目标函数值，发现该方法在感知服务质量上，提高占13.96%，在布局成本上(综上所述，引入混沌理论、非线性时变参数和Lvy飞行的IMOGWO算法

5结论目前复杂的交通隧道车辆定位节点布局基于人工经验存在很多缺乏科学性的问题。 本研究提出了基于改进多目标灰狼算法的传感器节点优化布局模型，(1)建立了考虑节点感知覆盖率和通信损耗指标的定位传感器布局优化数学模型，该模型具有复杂隧道环境和ZigBee定位传感器的特性)2)提出了耦合混沌映射、非线性参数和Lvy飞行的IMOGWO算法。 该方法具有较强的搜索能力和稳定性，有效弥补了经典MOGWO算法在求解本工程优化NP hard问题时容易陷入局部最优的不足。 )3)工程应用实例表明，基于本文模型得到的优化布局方案比传统的人工经验布局方案具有更好的感知系统鲁棒性，对车辆隧道运行信息实现了较全面的感知，在同类工程中具有较大的应用场景。 )4)应用多目标优化方法实现了复杂的交通隧道车辆定位布局问题，但无法充分恢复隧道的三维实际场景。 因此，下一步，需要考虑障碍物等多种情况来构建三维实际模型，并开发相应的算法。

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