改进自适应粒子群算法在WSN覆盖优化中的应用

发布时间：2017-07-31 23:29

  本文关键词：改进自适应粒子群算法在WSN覆盖优化中的应用

  更多相关文章： 无线传感器网络 覆盖优化 改进自适应粒子群算法 惯性权重系数 碰撞回弹策略

【摘要】：针对无线传感器网络(WSN)节点覆盖不均匀导致覆盖率低下的问题,提出了一种基于改进自适应粒子群优化算法的覆盖优化方法。首先,建立WSN覆盖优化的数学模型;然后将进化因子和聚合因子引入粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重系数,使改进算法具有很强的自适应能力;接着在算法迭代过程中引入碰撞回弹策略保证粒子群的多样性,克服改进粒子群优化算法在优化后期容易陷入局部最优的弱点。实验表明,本文算法对WSN优化后的网络覆盖率均比其它文献算法提高了2%~6%,且传感器节点分布更加均匀。因此它能有效提高无线传感器网络的性能,是一种应用性较强的WSN覆盖优化算法。
【作者单位】： 贵州大学大数据与信息工程学院;
【关键词】： 无线传感器网络 覆盖优化 改进自适应粒子群算法 惯性权重系数 碰撞回弹策略
【基金】：贵州省科技厅基金项目(黔科合LH字[2014]7628);贵州省科技厅基金项目(黔科合J字[2012]2171) 贵州大学博士基金项目(贵大人基合字)([2010]010);贵州大学研究生创新基金项目(研理工2016066)
【分类号】：TP18;TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 随着计算机网络技术的迅速发展,无线传感器网络(WSN)应运而生。无线传感器网络由多个功能相同或不同的终端传感器节点、路由器和协调器通过自建网络互连的方式组成,它们通过无线通信的方式完成目标监测和信息交互。目前,WSN网络的节点部署方式可以分为确定性节点部署和自组织

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