目前，无线传感网络已广泛地应用在人们的生产生活中，其优越的信息传输性能，极大地满足了人们的工作及学习需求。但在无线传感网络的实际运行环境中，由于其复杂的工作环境、等因素的存在，使信号在传输的过程中频繁地出现中断现象，在这种情况下，一些不法分子就会趁虚而入，对整个无线传感网络进行攻击，如散播电脑病毒，利用黑客技术非法获取信息资源等。因此，若要全面地解决上述问题，就要对整个无线传感网络的性能进行改进，通过合理运用，优化是一项较为有效的途径。

1   FW-PS0简介

在无线传感中， 若要在最短时间内计算出网络数据的合理值，主要是通过采用加快收敛速度这一方式来实现的，而在这一过程中，包括3个方面的内容：首先，工作人员会通过PSO 算法，针对粒子群的具体分布情况，采取恰当的方式对其进行优化，以求能够挑选出符合要求的粒子，保证粒子的适应性，将适应性较差的粒子进行淘汰，通过上述操作，精简种群的规模；其次，充分发挥烟花算法的作用，从3个环节对挑选出来的粒子再次进行优先：一是爆炸处理环节，二是变异处理环节，三是选择操作环节，从而得到grounm-n 粒子，该类粒子具有更强的适应性；最后，将PSO 算法与烟花算法进行有机结合，进一步优化处理grounm-n 粒子，通过两种算法的结合，增强粒子精选、计算过程的质量与效率，提升新粒子的适应性，以便于在后续工作中，有效地增加迭代次数，实现整个无线传感的优化^[1]。

2   无线传感网络拓扑结构的

2.1 基于无标度特性建立WSN拓扑结构糢型

若要实现 算法支持下无线传感网络拓扑结构的优化，首先要根据该算法无标度的特性，建立科学的WSN 拓扑结构糢型，该模型可以实现两个方面的优化与改进，即对整个网络拓扑结构进行优化，使其更加适应当前工作的需求；对网络结构中的冗余路径进行淘汰，提升网络系统的运行效率，在较短的时间内得出计算结果。通过上述改进措施，使网络结构中的自然连通度得以提高，进而增强无线传感网络拓扑结构的。另外，建立无标度特性的WSN 拓扑结构糢型，还可以在处理数据的过程中，有效地降低各项计算、选择等操作的成本，因此，该模型不仅可以优化操作理论及操作步骤，同时也能够控制网络结构的运营投入，减少不必要的成本，为整个无线传感网络拓扑结构的优化奠定基础^[2]。

2.2 基于FW-PSO算法的优化求解

FW-PSO 作为一种基于电子计算机与网络技术的计算方法，在将其应用于无线传感网络拓扑结构时，若要实现该结构运行性能的优化，就要设计行之有效的优化流程。一方面，技术人员要从已建立的WSN 拓扑结构糢型入手，根据该模型的无标度特性，结合网络结构的运行特点，快速地确定问题所在，尤其是对于连续优化问题，要投入足够的时间进行分析，制定出最优的解决方案，并使用WSN 拓扑结构糢型，对各方面的变量进行控制，使最优解的求解速度得以大幅度地提升。另一方面，从粒子群的寻优工作入手，在不影响计算结果精确性及网络结构运行性能的前提下，最大程度地使粒子环境的适应性得以提高。另外，还要以无线传感网络的整体性能为出发点，优化网络拓扑结构的伪代码，使该代码能够实现高效运行，避免出现代码冗余问题，使网络拓扑结构的优化处理效果得以全面提升^[3]。FW-PSO算法伪代码如下：

fpbeat 个体的最佳适应度值

fgbeat:：群体的最佳适应度值

输入：目标函数f(x)，相邻矩阵A(G)

whilegen<genmas

计算f(xi)

iff(xi)>fbest(xi)

Thenfbest(xi)<--f(xi)

endif

iff(xi)<ftbest(xi)

Thenf(xi)<---fbest(xi)

endif

enffor

pgen<-pgen+1

endfor

仿真参数设置如下表所示：

表1 仿真参数设置

3   FW-PSO算法仿真实验及数据分析

3.1 实现拓扑结构优化的仿真实验

无线传感网络拓扑结构的实验仿真，能够在较为全面、精确地验证FW-PSO 优化算法的科学性，确定其是否有效。具体的实验参数设置如表1 所示，其中，网络监控区域的面积设定为1 万 m²。在实际工作中，具体的操作过程如下，首先，技术人员要以无线网络运行的特点，建立网络拓扑结构的模型，通过该模型得到临接矩阵，并利用表1 中所设置的仿真参数，初步对无线传感网络拓扑结构进行优化；其次，要按照FW-PSO算法的步骤进行相关计算，得到最优解，在此基础上对网络拓扑结构进行优化，改进结构中的不足之处^[4]。该步骤的实验结果如图1 所示。

迭代次数

图1 PSO算法和烟花算法性能比较

随机攻击节点数

图2 随机攻击情况下的网络连通性对比

最后，进行连通性对比实验，其实验结果如图2 所示，对该结果进行分析可以得知：网络结构中自然连通度与进货代数呈现正相关，即随着进化代数的增加，自然连通度也会随之增加，在运用FW-PSO 算法时，两者始终呈现着一一对应的关系。从该实验结果中可以看出，基于FW-PSO 算法的网络拓扑结构优化，一方面可以使无线传感网络的得以提高，另一方面还可以使算法的收敛效率得以保证。

3.2 对网络拓扑结构中抗毁性的分析

抗毁性是影响无线传感网络拓扑结构优化的另一重要因素，对该因素进行分析时，要从两个方面入手，一方面动态抗毁性分析，另一方面是静态抗毁性分析，在具体的工作中，要全面兼顾上述两个方面的分析，使分析结构的正确性及可靠性得以保证。为了实现有效的抗毁性分析，要做好4 个方面的工作：

1）运行一定程度上的网络攻击，使网络结构中存在的问题得以暴露，以此来完善级联故障检测流程，并以此为依据，通过动态抗毁的方式，增加无线传感网络的节点数量；

2）根据无线传感网络级联故障的类型，充分运用FW-PSO算法，确定网络拓扑结构的袭击阀值，得到网络计算的最优解，通过袭击阀值的统计，使网络结构的抗毁性得以提高，为后续优化结构连通性创造条件；

3）如图2 所示，技术人员使用FW-PSO算法计算时，结合了无线传感网络静态抗毁性分析结果，从运行效果来看，该网络拓扑结构的运行效率得到了全面的提升，其网络连通性也得到了极大的增强。因此，通过上述操作，无线传感网络拓扑结构的处理效率得到了优化，并且，经过优化后的网络结构，其所遭遇到的袭击次数也有了明显的下降；

4）一般情况下，对于无线传感网络连通性而言，在攻击节点个数增加的情况下，连通性会出现下降的现象，但运用FW-PSO 算法时，所得到连通性的下降速度会明显地减慢，由此可以判定，FW-PSO 算法能够对网络拓扑结构的连通性形成促进作用。并且，利用FW-PSO算法优化后的网络结构，其随机故障的应对能力也得到了较大的提升，保证了该无线传感网络拓扑结构的安全性，使该网络结构能够稳定地运行^[5]。

4   结束语

FW-PSO 算法的先进性及有效性，对实现无线传感网络拓扑结构的良好性能而言是至关重要的，因此，要对该算法引起足够的重视，运用合理的策略对其进行优化，提升其在无线传感网络拓扑结构中的应用效果。本文对FW-PSO算法所进行的优化，是建立在以往烟花算法基础之上的，能够实现算法的多样性，对各项数据进行全面搜索，一方面加强了收敛的效率，另一方面完善了数据的管理，构建无线传感网络模型，促进FWPSO算法的应用，并设置合理的调控措施，对网络结构中的变量进行控制，确保整个结构的稳定性。希望该能够为相关从业者提供参考。

参考文献：

[1] 赵梦龙.无线传感网络拓扑结构的FW-PSO算法优化分析[J].电子技术与软件工程,2021(3):2.

[2] 刘贵云,林宇宁,钟晓静,等.一种可充电无线传感网络的势博弈拓扑方法:CN112512001A[P].2021.

[3] 韦运玲.自适应人工免疫网络算法的无线传感网络拓扑结构优化[J].电子测量技术,2020,43(1):85-89.

[4] 徐玮玮,张群.无线传感网络覆盖中网络拓扑结构设计方法[J].科学技术与工程,2019,16(25):126-130.

[5] 金鑫,娄文忠,王辅辅.基于AdHoc无线传感网络的三维智能组网优化算法设计研究[J].兵工学报,2015,36(5):874-878.

（本文来源于《电子产品世界》杂志2023年2月期）