| 基于自适应变异二进制粒子群算法的WSN区域覆盖问题研究 |
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| 引用本文： | 李雨江,潘博. 基于自适应变异二进制粒子群算法的WSN区域覆盖问题研究[J]. 四川理工学院学报(自然科学版), 2018, 0(1): 20-24 |
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| 作者姓名： | 李雨江 潘博 |
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| 作者单位： | 岭南师范学院数学与统计学院; |
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| 摘 要： | 为最大限度休眠冗余节点,减少无线传感器网络节点能耗,保证网络覆盖率,提出了一种基于自适应变异二进制粒子群的WSN区域覆盖控制算法(BPSO-G)。将二进制粒子群算法(BPSO)应用到WSN区域覆盖优化问题求解上,并针对BPSO算法不能收敛于全局最优解的缺点,利用自适应变异策略,将节点最优位置以一定的概率进行动态变换,该变换有助于粒子跳出局部最优解,提高搜索新解能力,有效防止算法早熟。仿真结果表明:改进算法收敛速度很快,其连续最优解接近于全局最优解,WSN冗余节点能够最大限度进入休眠状态,且当监测区域面积一定、节点感知半径相同时,其活动节点数基本不随总节点数的增加而增加,始终保持在一定区间内。
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| 关 键 词： | 区域覆盖 二进制粒子群算法 优化 无线传感器网络 自适应变异策略 |
Research of WSN Regional Coverage Based on Adaptive Mutation Binary Particle Swarm Optimization |
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