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无线传感器网络中基于移动Agent的数据采集研究的中期报告
本研究是基于移动Agent的数据采集在无线传感器网络中的应用研究，旨在解决传统数据采集方法存在的能耗和网络拥塞问题。本中期报告主要阐述了已经完成的工作及未来的研究方向。
已经完成的工作：
1.系统架构设计：提出了一种基于移动Agent的数据采集系统架构，包括传感器节点、移动Agent、数据中心三个部分。在这个架构下，移动Agent负责数据的采集和传输，能够减少网络通信量，避免网络拥塞；数据中心负责数据的处理和存储。
2.移动Agent的行为模型设计：为了保证移动Agent能够高效地采集和传输数据，我们设计了一套基于数据优先级的移动Agent行为模型。根据不同的数据类型和传输需求，移动Agent可以有不同的行为模式。
3.移动Agent的路径规划算法：针对移动Agent在采集数据过程中需要规划路径的问题，我们提出了一种基于遗传算法的路径规划算法，能够有效地减少移动Agent的路径长度和通信开销。
未来的研究方向：
1.优化路径规划算法：目前我们提出的路径规划算法虽然能够有效地减少路径长度和通信开销，但还有一些改进的空间。我们将继续探索更为高效的路径规划算法。
2.改善系统鲁棒性：在真实的环境下，无线传感器网络可能面临节点失效、网络分区等问题，我们将研究如何设计一套鲁棒性更强的数据采集系统。
3.考虑能源限制：在无线传感器网络中，节点的能量是有限的。为了确保节点能够长期运行，我们将研究如何考虑能源限制，使得数据的采集和传输过程更加节能。