基于协同进化粒子群算法的无线传感器网络节能优化覆盖算法

针对当前无线传感器网络覆盖算法存在能耗较高、节点大量冗余的缺陷,提出一种基于协同进化粒子群算法的WSN节能优化覆盖算法.以WSN的网络覆盖率、剩余能量和冗余程度为优化目标,建立粒子群优化模型.采用遗传算法的交叉变异算子,加强算法寻优能力.仿真结果表明,新的算法在提高能量利用效率的同时维护了良好的网络覆盖率,有效延长了网络生命周期,达到了节能优化覆盖的目标.     

混沌逃逸粒子群优化算法在WSN覆盖优化中的应用

为了寻找最优的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)覆盖优化算法,保持整个网络能量的平衡,提高无线传感器网络覆盖率,在基本粒子群优化算法的基础上,提出一种基于混沌逃逸粒子群优化算法(chaotic escape particle swarm optimization,ECPSO)的WSN节点覆盖优化方法。ECPSO算法以覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型来描述节点覆盖问题,利用混沌逃逸粒子群算法对数学模型进行求解,实现节点覆盖优化。仿真结果表明,ECPSO算法加快了WSN覆盖优化速度,节点分布更加均匀,提高了传感器节点的覆盖率,是一种高效的WSN节点覆盖算法。     

一种面向三维感知的多媒体传感器网络覆盖增强算法

现存的多媒体传感器网络优化算法,都存在着容易陷入局部最优解的问题.布谷鸟算法利用长距离的搜索可以有效地跳出局部最优解,基于多媒体传感器网络三维感知模型,提出了改进布谷鸟搜索的覆盖增强算法,该算法通过引入精英机制、多维度优化和学习反馈策略来优化多媒体传感器节点的旋转角度以降低覆盖重叠,优化网络覆盖,这是首次利用改进布谷鸟搜索算法来优化网络覆盖.最后,利用仿真实验证明了该算法可以快速有效地优化网络覆盖.     

基于蚁群算法的无线传感器网络优化

无线传感器网络（WSN）中的传感器节点由一次性电源供电,能量优化关乎整个网络的寿命.优化网络拓扑结构有利于提高WSN整体的能量利用率.ACO是一种基于种群（population based）的启发式仿生进化算法.提出了基于ACO的WSN的网络优化算法,以16个固定位置节点和20个任意位置节点的WSN为对象进行了仿真研究.实验结果验证了该算法的有效性.     

基于量子遗传算法的无线传感网络路由优化

考虑到无线传感网络(WSN)传感器节点的能量有限性,分析了WSN的网络模型和能量模型,提出一种基于改进量子遗传算法的路由优化算法.利用复杂连续函数测试,验证了算法的性能和可行性.经仿真分析,证明该算法应用于WSN路由优化问题时,能更快速和更稳定地求解最小能量代价的数据传输路径,从而减少WSN传感器节点的能量消耗,延长整个WSN网络的使用寿命.     

改进蜂群算法的 WSN 节点分布优化研究

为合理部署无线传感器网络节点, 减少目标区域的覆盖盲区, 提出了基于择优型全局人工蜂群算法的优 化方案。 改进算法引入择优机制对各蜜源进行区分, 借鉴差分进化变异策略对优等蜜源进行邻域搜索, 采用全 局引导机制对劣等蜜源进行寻优, 提高迭代效率、 收敛速度以及全局搜索能力。 将此算法应用于 WSN (Wireless Sensor Network)节点分布优化问题, 并与人工蜂群算法、 全局人工蜂群算法的优化结果进行比较。 仿真结果表明, 与这两种算法相比, 平均覆盖率提高 1% 以上, 最差覆盖率提高 2% 以上。 该算法的节点优化 方案对目标区域的覆盖性能明显优于其他两种算法, 有效提高了 WSN 的感知性能。     

一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法

优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源、更好地完成信息感知和采集任务、提高网络的生存能力都具有重要的意义.在分析传感器节点有向感知模型的基础上,提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法.该算法针对随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,采用改进的多步式位置可选择更新粒子群优化算法,通过调整传感器...     

基于改进的微粒群算法的WSN节点部署策略

在无线传感网络部署中,必须保证无线传感器节点能够有效地覆盖被监测区域.为了减少节点部署时产生覆盖盲区,提高网络的覆盖率,本文提出了一种基于改进微粒群算法的无线传感器网络节点部署优化策略,以网络的覆盖率为适应值函数,将传感器节点的部署问题转化为目标优化问题,通过采用k-means聚类算法划分子种群,并且对子种群进行动态重...     

一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法

优化传感器网络覆盖对于合理分配网络的空间资源、更好地完成信息感知和采集任务、提高网络的生存能力都具有重要的意义。在分析传感器节点有向感知模型的基础上,提出了一种有向传感器网络改进粒子群覆盖增强算法。该算法针对随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,采用改进的多步式位置可选择更新粒子群优化算法,通过调整传感器节点的主感方向,减少网络感知重叠区和感知盲区,实现覆盖增强。仿真实验表明,该算法简单、高效,优于传统的覆盖增强算法。     

异构传感器网络成本最优节点部署机制

针对异构无线传感器网络中节点的高密度部署情况,研究了异构传感器节点的优化部署问题。提出一种基于遗传算法的异构节点成本优化部署方法。算法以网络的容错性和覆盖性为约束条件,以部署的成本为目标函数进行优化计算得到保证网络覆盖和网络容错性所需的节点位置和节点类型。算法既适用于布尔传感模型,又能应用于概率传感模型。仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解,降低网络部署的成本,是一种可行的异构无线传感器网络节点部署的解决方案。     

环境监测无线传感器网络路由算法研究

针对环境监测无线传感器网络中由于监测范围广,引起距离客户端较远的节点耗能大进而先失效,网络覆盖范围随运行时间而快速缩小的问题改进了LEACH路由算法。充分利用网络节点的冗余度,通过让一部分节点先睡眠再唤醒的方式来取得更大的网络覆盖范围。分别应用LEACH算法和改进的算法对同一配置的环境监测无线传感器网络进行路由测试,仿真结果表明：本文提出的改进算法拥有更低的网络能耗、更长的网络生存时间和更大的网络覆盖范围。此改进算法为工程实践提供了解决路由问题的新思路。     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法

为解决物联网部署过程中存在的节点覆盖强度低、传输盲区面积大,以及簇头节点受限等不足,提出了一种基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法.首先,采用等距分割方案,设计了一种基于轴面对称机制的区域覆盖方法,通过对称分布簇头节点来实现网络区域的初级分割,提高网络初始化覆盖效率.随后,鉴于主备机制难以进行节点动态更新,通过预热方式来部署多个镜像节点,构建了基于热备机制的簇头轮询方法,降低网络因簇头节点受限而出现传输受阻现象.最后,对初始化分割区域进行非等距优化,提出了一种基于量化部署机制的传输优化方法,增强网络传输能力,提升簇头节点对数据的传输效率.仿真实验表明,与改进的蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化和基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖策略等方案相比,本文算法具有更高的拥塞控制能力和节点覆盖效率高,以及更低的簇头受限概率.     

一种基于WSN的协议改进算法分析

针对无线传感器网络(WSN)路由协议LEACH 算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信的问题,提出一种新的无线传感器网络LEACH路由算法.该算法通过节点能量分簇,并在簇首的数据发送过程中引入了改进的多跳路由算法.仿真结果表明,改进后的算法在网络生存时间和节省能量上比LEACH 算法有了很大提高.     

无线传感器网络中移动节点的分布优化问题

为了降低无线传感器网络的总体能耗,保证信息的有效采集,针对无线传感器网络节点的分布优化问题进行了研究.给出了无线传感器网络覆盖控制模型的精确数学定义,并利用节点的移动性,提出了一种基于遗传算法的分布优化机制.仿真结果表明,该方法能够在目标区域内以相对较小的代价完成传感器网络节点的分布优化,降低网络的能耗,提高网络的整体覆盖率.     

基于云模型粒子群算法的WSN节点部署优化

节点部署优化技术是无线传感器网络的主要应用点,也是近年来国内外学者研究的热点问题,它在军事、民防、环境等多个领域中具有广阔的应用前景.针对目前无线传感节点部署方法存在节点分布不均匀、覆盖不完全等问题,提出一种采用云模型改进粒子群算法,并将该算法用于无线传感器网络节点部署.对比实验结果表明,该方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署,能快速收敛于最优解,能够降低网络部署的成本,提高网络的整体覆盖率.     

无线传感器网络中覆盖问题的典型理论与算法

覆盖控制作为无线传感器网络中的一个基本问题,反映了网络所能提供的"感知"服务质量,可以使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,进而更好地完成环境感知、信息获取和有效传输的任务。立足于无线传感器网络的覆盖控制问题,本文着重讨论了一些典型的无线传感器网络覆盖控制算法与协议,最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前无线传感器网络覆盖控制亟待解决的问题,并展望了其未来的发展方向。     

面向客运车站环境监测的WSN覆盖策略

客运车站环境的监测对于保障车站安全运营和为旅客提供舒适出行具有重大意义.基于无线传感器网络(WSN)的客运车站环境监测全覆盖策略,依据被监测区域中已部署的传感器节点对区域进行Voronoi划分,计算Voronoi图中三角形的覆盖比,提出基于Voronoi三角形覆盖比的全覆盖算法,该算法通过逐个添加新的传感器节点修复覆盖空洞.仿真结果表明:所提算法在实现监测区域全覆盖的同时能够有效减小由于大量部署传感器节点所造成的覆盖冗余.     

基于粒子群算法和人工鱼群算法在无线传感网络覆盖策略的研究

在无线传感网络中,覆盖和能耗是判断性能的两个重要标准,本文将粒子群算法与人工鱼群算法进行结合,提出了一种两种算法的覆盖优化策略,利用粒子群算法中的权重因子在人工鱼群算法中的应用,有效的避免了算法过早的陷入早熟,加速了算法的收敛。仿真实验表明,该算法有效提高网络覆盖性能,并与其他算法进行了比较。     

基于Voronoi图的无线传感器网络覆盖算法研究

网络覆盖技术决定了无线传感器网络对物理世界和目标区域的监测能力.对于给定的被监测区域,如何达到最大的覆盖率,提高布撒方的防御能力,是覆盖控制中必须考虑的问题.Voronoi图具有良好的邻近性、邻接性、最大圆、快速划分区域和增删节点的特性.本文提出了一种基于Voronoi图的无线传感器网络覆盖算法,来定位覆盖漏洞区域,将未被覆盖的Voronoi图顶点加入到监测点中以提高被监测区域的覆盖率,并且研究了不同感知半径下传感器节点数量和覆盖率的关系.仿真结果表明,基于Voronoi图的覆盖算法有效的提高了网络覆盖率,从35.41％提高到了100.02％,且网络覆盖率随着传感器节点的感知半径的增大而提高.该算法容易实现,复杂度低,实验结果验证了算法的正确性.