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改进的自适应灰狼算法在无线传感网络覆盖中的应用

发布时间:2021-05-26 12:17
  根据无线传感器网络(WSN)节点在随机部署时存在聚集程度高导致覆盖率低的问题,提出一种改进的自适应灰狼优化算法,并将其应用于无线传感器网络节点的优化覆盖。首先,建立WSN覆盖优化的数学模型;其次,在灰狼优化(GWO)算法中,使用一种非线性收敛因子公式,动态调整算法的全局搜索能力;最后,利用自适应调整策略提高GWO算法的收敛速度。仿真实验表明,将改进的自适应灰狼优化算法应用于无线传感器网络覆盖优化中,比标准灰狼优化算法效果更好,有更快的优化速度,并且网络覆盖率有些许提高。 

【文章来源】:物联网技术. 2019,9(10)

【文章页数】:4 页

【文章目录】:
0 引言
1 WSN覆盖模型
2 基本灰狼优化算法
3 改进的SAGWO算法
    3.1 非线性收敛因子策略
    3.2 自适应调整策略
4 SAGWO算法用于WSN覆盖优化
    4.1 算法步骤
    4.2 算法流程
5 仿真实验与分析
    5.1 实验环境
    5.2 参数设置与实验结果分析
6 结语


【参考文献】:
期刊论文
[1]具有自适应调整策略的混沌灰狼优化算法[J]. 张悦,孙惠香,魏政磊,韩博.  计算机科学. 2017(S2)
[2]基于灰狼算法的改进研究[J]. 郭振洲,刘然,拱长青,赵亮.  计算机应用研究. 2017(12)
[3]一种结合灰狼优化和K-均值的混合聚类算法[J]. 杨红光,刘建生.  江西理工大学学报. 2015(05)
[4]基于改进人工鱼群算法的WSN覆盖优化策略[J]. 王明亮,闵新力,薛君志.  微电子学与计算机. 2015(06)
[5]UPSO:基于划分空间粒子群优化的WSN动态覆盖优化算法[J]. 曹剑炜,陈庆奎,庄松林.  计算机科学. 2014(S1)
[6]无线传感器网络中基于遗传算法的优化覆盖机制[J]. 贾杰,陈剑,常桂然,赵林亮,王光兴.  控制与决策. 2007(11)

博士论文
[1]无线传感器网络覆盖与连通优化算法的研究[D]. 周则顺.武汉理工大学 2013

硕士论文
[1]基于粒子群优化算法的无线传感器网络节能覆盖研究[D]. 张娟.华东理工大学 2014



本文编号:3206364

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