基于粒子群优化算法的水质传感器优化部署研究

发布时间：2017-06-05 16:39

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【摘要】：针对不同污染程度的水域提出重点监测区域的集中性覆盖监测问题。在重点监测区域的传感器网络部署之前,对于监测水域大面积覆盖监测问题采用一种基于加权因子调整的粒子群优化(PSO)算法,对比了不同粒子群数目对网络覆盖能力的影响。仿真结果表明:PSO算法保证在最大覆盖率的条件下,实现传感器网络节点快速自适应均匀部署,运算速度快且能够避免局部最优;网络覆盖能力先随粒子群数目的增加而增大,当粒子群个数达到20后,网络覆盖能力随之减小;网络实现最大范围均匀部署之后,能较好地保障重点水域的集中性覆盖监测,从而保障真实客观的水质监测数据。
【作者单位】： 北京工商大学计算机与信息工程学院;
【关键词】： 传感器网络 覆盖部署 水环境监测 粒子群优化
【基金】：北京市市属高校创新能力提升计划资助项目(PXM2014-014213-000033) 2014年度北京市市属高校青年拔尖人才培育计划资助项目(CIT&TCD201404031) 北京工商大学青年教师科研启动基金资助项目(QNJJ2015-20)
【分类号】：TP212.9;TP18
【正文快照】： 0引言水质监测是用科学的方法监测和检测反映水体质量的变化趋势及污染的来龙去脉,是监视和测定水体中污染物种类、各类污染物浓度及变化趋势,评价水质状况的过程。由于近几年内生活废水、工业废水和恶劣气象条件对水环境的剧烈影响,致使不同水域的污染程度各不相同,希望对于

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本文编号：424144