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无线传感器网络随机调度算法研究
无线传感器网络（WirelessSensorNetwork，WSN）是一种由大量小型、高度分布的传感器节点组成的自组织网络。WSN作为一种新型的实时监测、远程控制与数据采集方式，已经被广泛应用于农业、石油、工业等领域。
WSN的随机调度算法是指在有限带宽资源下合理地分配任务的算法。这是一类NP难问题，传统的优化算法在解决WSN的随机调度问题时通常具有较高复杂度。因此，提出一种高效可行的WSN随机调度算法是非常有挑战性的。
一般来说，WSN的随机调度算法需要满足以下要求：
1.任务分配均匀：为了确保每个节点都能得到任务，WSN的随机调度算法应该能够使得任务尽可能地均匀分配到各个节点上。
2.节省能耗：无线传感器节点的能源是有限的。随机调度算法必须在满足任务重要性要求的条件下，尽量减少节点的能耗。
3.保证实时性：WSN的硬件资源有限，因此需要依据节点的状态和任务的重要性，尽量减少任务时延，避免影响数据采集的实时性。
4.适应性和灵活性：WSN无法预测节点的运行时刻及运行速度。因此，随机调度算法应当具有足够的适应性和灵活性。
目前，研究者提出了许多不同的WSN随机调度算法。从基本的分布式调度模型和算法出发，如Manjeshwar和Agrawal提出的分布式自适应性任务调度算法（DASA）和Das等人提出的蚂蚁算法随机调度算法。到更为复杂和高级的算法，如基于非线性规划的分布式调度算法，以及基于遗传算法的任务调度算法。其中，分布式调度算法具有不依靠任何中央管理节点和可扩展性强等等优点。
不过当前WSN随机调度算法依然存在以下挑战：
1.算法应对节点失效或者任务出错的时候，如何平衡任务分配，集中任务，并且避免产生大量的能耗或者任务延迟。
2.受限于计算资源和存储资源，现有的WSN调度算法通常情况下存在计算时间过长、延迟大等问题，如何在保证分配均匀和消耗小的情况下达到实时性需求，成为随机调度算法优化的研究重点。
总之，WSN随机调度算法的研究对于提高WSN网络利用率及调度的效率至关重要。今后在研究WSN的随机调度算法时应考虑到WSN的复杂性、性能与开销的平衡等方面变化。此外，随着科技不断发展，更加智能、智慧的算法也将不断涌现。