一种基于改进蚁群算法的三维K-栅栏覆盖算法

发布时间：2022-02-18 11:47

　　为解决三维环境下无线传感器网络的K-栅栏覆盖问题,提出一种改进的蚁群优化算法3D-ACO。将三维表面映射到二维平面进行网格划分,通过计算网格梯度并引入空间权重及部署方向角来改进蚁群算法寻找最短路径构建栅栏,采用移动节点填补栅栏间隙以确保构建强栅栏。实验结果表明,与strong optimal和strong greedy算法相比,该算法能够在有效提高节点利用率的同时降低节点能耗,并且在三维环境下所构建的栅栏覆盖具有较强的自适应性。 

【文章来源】：计算机工程. 2020,46(02)北大核心CSCD

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
0 概述
1 全向强栅栏覆盖模型
    1.1 节点感知模型
    1.2 网格梯度划分模型
2 3D-ACO算法
    2.1 蚂蚁移动能力的限制
    2.2 启发因子优化
        1)空间权重
        2)部署方向角
    2.3 间隙填补
    2.4 栅栏构建过程
    2.5 3D-ACO算法性能分析
        1)能耗分析
        2)收敛速度和局部最优问题
3 仿真实验
    3.1 感知半径对结果的影响
    3.2 节点数量对结果的影响
    3.3 栅栏数量对结果的影响
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种水面WSN弱栅栏覆盖方法研究[J]. 陶建林,苗春雨,吴鸣旦.  传感技术学报. 2018(11)
[2]一种基于多唤醒机制的休眠调度算法[J]. 党小超,李琦,郝占军.  计算机工程. 2018(06)
[3]基于节点重部署的水下传感器网络三维栅栏覆盖[J]. 范兴刚,蒿翔,程斯颢,严天一.  传感技术学报. 2018(02)
[4]基于方向梯度的WSN三维覆盖策略[J]. 王丹丹,徐汀荣.  计算机应用与软件. 2017(09)
[5]基于改进布谷鸟算法的无线传感网络覆盖多目标优化[J]. 潘浩,舒服华.  吉林师范大学学报(自然科学版). 2017(02)
[6]三维环境下无线传感器网络的部署覆盖方法[J]. 孙顺远,孙丽,陈树.  吉林大学学报(理学版). 2016(05)
[7]Efficient Algorithm for K-Barrier Coverage Based on Integer Linear Programming[J]. Yanhua Zhang,Xingming Sun,Baowei Wang.  中国通信. 2016(07)
[8]移动无线传感器网络k-栅栏覆盖构建算法[J]. 班冬松,温俊,蒋杰,窦文华.  软件学报. 2011(09)
[9]基于蚁群算法的传感器网络节点部署设计[J]. 刘巍,崔莉.  通信学报. 2009(10)

博士论文
[1]无线多媒体传感器网络覆盖增强与拓扑控制技术研究[D]. 韩睿松.北京交通大学 2018



本文编号：3630781