|
|||||
|
|
| 基于改进灰狼优化算法的WSN覆盖优化 | |
| 作者姓名： | 高敏 刘海荣 朱燕飞 |
| 作者单位： | 上海师范大学 信息化办公室, 上海 201418;上海师范大学 信息与机电工程学院, 上海 201418 |
| 基金项目： | 上海师范大学一般科研项目（SK202118） |
| 摘 要： | 针对无线传感器网络（WSN）节点在随机部署时,存在分布不均匀的情况,从而导致覆盖率较低的问题,提出了一种改进的灰狼优化（GWO）算法.首先利用Tent混沌映射初始化种群,增加种群的多样性;其次利用改进的非线性收敛因子,平衡算法的全局搜索能力与局部搜索精度;最后将差分进化（DE）算法的变异、交叉的理念融入GWO算法,避免算法陷入局部最优,并提高算法的收敛速度.基本测试函数仿真结果验证了改进算法的有效性,随后将其应用于WSN覆盖优化问题,可以使节点的分布更加均匀,显著提高覆盖率,进而改善网络性能. |
| 关 键 词： | 无线传感网络(WSN) 网络覆盖 灰狼优化(GWO)算法 非线性收敛因子 差分进化(DE)算法 |
| 收稿时间： | 2022-08-29 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《上海师范大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《上海师范大学学报(自然科学版)》下载免费的PDF全文 | |