《中国宽带》2025年5月刊发表的论文《大模型对无线传感器网络资源调度优化研究》由联通（吉林）产业互联网有限公司工程师宋文良撰写。该研究针对无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）资源调度优化这一关键科学问题，提出融合大模型（Large Model）与改进人工蜂鸟算法（Artificial Hummingbird Algorithm）的创新解决方案。以下为研究的系统性学术报告：

一、作者与发表信息

• 作者：宋文良（1982-），本科，工程师，研究方向为政府及企业数字化转型平台及AI算法
  
• 单位：联通（吉林）产业互联网有限公司
  
• 期刊：《中国宽带》2025年5月第174-176页
  
• DOI：10.20167/j.cnki.issn1673-7911.2025.05.58
  

二、学术背景与目标

科学领域与问题背景

无线传感器网络作为分布式感知系统，在环境监测、智能医疗、智慧农业等领域广泛应用。其核心挑战在于节点部署优化： - 传统方法缺陷：随机抛洒式部署易导致覆盖盲区与节点冗余，增加成本并降低可靠性。
- 算法局限性：元启发式算法（如遗传算法、粒子群优化）易陷入局部最优，难以处理高维动态优化问题。
- 大模型潜力：大模型凭借强大的数据处理与迁移学习能力，为资源调度提供新思路，但面临实时性、计算资源消耗等技术难点。

研究目标

1. 构建基于大模型的节点覆盖数学模型；
   
2. 设计改进人工蜂鸟算法（引入正切变换距离引导与柯西扰动变异机制）；
   
3. 验证方案在多种监测场景下的覆盖效率与资源节约效果。
   

三、研究方法与流程

1. 节点覆盖数学模型构建

• 监测区域离散化：将二维平面划分为m×n像素点，传感器节点集合定义为( S = {s_1, s_2, …, s_n} )，节点坐标( s_i = (x_i, y_i) )。
  
• 感知模型：采用二元感知模型（Binary Sensing Model），感知概率公式为：
  [ p(s_i, tp) = \begin{cases} 1, & d(s_i, tp) \leq r \ 0, & d(s_i, tp) > r \end{cases} ] 其中( d(s_i, tp) )为欧式距离，( r )为感知半径。
  

2. 节点部署计算流程

基于大模型架构与改进人工蜂鸟算法，分三阶段优化：
- 引导觅食阶段：
- 通过访问表记录历史部署信息，构建飞行轨迹矩阵。
- 以花蜜填充率（反映位置质量）为选择标准，优先探索高填充率区域。
- 区域觅食阶段：
- 采用轴向飞行、对角飞行、全向飞行三种局部搜索模式，精细化调整节点位置。
- 迁徙觅食阶段：
- 引入柯西扰动变异（Cauchy Mutation），对最优解施加重尾分布扰动，增强全局搜索能力。

3. 优化算法创新点

• 正切变换距离引导：
  将个体与最优解的距离通过正切函数映射，利用其非线性特性扩大搜索步长，提升远距离探索效率。
  
• 自适应迭代控制：
  缩放因子随迭代次数指数衰减，初期大步长快速收敛，后期小步长精细优化，平衡探索与开发。
  

四、实验结果与数据分析

1. 算法性能测试（表1）

| 指标 | 改进算法 | 传统人工蜂鸟算法 |
|—————–|—————-|——————|
| 收敛时间 | 220次迭代 | 385次迭代 |
| 收敛精度 | 1e-8 | 1e-6 |
| 寻优成功率 | 98.5% | 92.3% |

关键发现：
- 正切变换与柯西扰动的协同作用使算法避免局部最优，收敛速度提升42.9%。

2. 场景部署验证（表2）

| 监测区域 | 改进方案 | 传统方案 |
|————-|————————|————————|
| 20m×20m | 22节点，94.81%覆盖率 | 24节点，92.52%覆盖率 |
| 100m×100m | 33节点，91.13%覆盖率 | 40节点，82.61%覆盖率 |

优势：
- 超大规模场景下节点数量减少17.5%，覆盖率提升8.52%。
- 节点分布均匀性通过Voronoi图分析验证，重叠覆盖与盲区减少。

五、结论与价值

科学价值

1. 算法创新：正切变换与柯西扰动机制为高维优化问题提供通用解法；
   
2. 理论贡献：建立大模型与元启发式算法的协同框架，推动智能优化理论发展。
   

应用价值

• 成本节约：减少节点数量10%-20%，降低部署与维护成本；
  
• 场景适应性：在动态环境中保持稳定性，适用于智慧农业、灾害监测等场景。
  

六、研究亮点

1. 跨学科融合：首次将大模型的迁移学习能力与人工蜂鸟算法结合；
   
2. 工程实用性：算法在超大规模（100m×100m）场景中仍保持高效；
   
3. 开源贡献：相关代码已集成至联通产业互联网平台，支持商业化应用。
   

七、未来方向

作者建议进一步探索大模型在动态资源调度、故障预测等领域的应用，深化AI与物联网技术的融合创新。