基于改进粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法.pdf

【无线传感器网络】是现代信息技术的重要组成部分，由大量小型、低功耗的传感器节点构成，这些节点具备数据采集和通信能力。网络覆盖是无线传感器网络性能的关键指标，它直接影响到网络对监测区域的感知质量和效率。【覆盖优化】旨在确保整个目标区域得到最大程度的覆盖，同时节约能源，延长网络寿命。 针对无线传感器网络的覆盖优化问题，本文提出了一种【基于改进粒子群优化算法】的方法。【粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）】是一种受到鸟类群集行为启发的全局优化算法，通过模拟粒子在多维空间中的飞行和速度更新来寻找最优解。然而，原始的PSO可能陷入局部最优，因此需要进行改进。 在本文中，作者结合了【虚拟力算法（Virtual Force Algorithm, VFA）】来增强粒子群的局部搜索能力。虚拟力算法利用模拟物理世界中的力来引导节点移动，以达到优化覆盖的目的。通过引入虚拟力，动态调整粒子的线性加速因子，提出的【虚拟力的动态调整线性加速因子的粒子群算法（VFCAPSO）】能够更好地平衡全局探索和局部搜索，从而更有效地找到覆盖优化的解决方案。 在无线传感器网络的实际应用中，考虑到节点的移动性，当网络覆盖不足时，可以通过计算最佳位置并移动节点来改善覆盖。由于传感器节点通常缺乏持续可靠的能源，因此在优化部署策略时，减少移动过程中的能量消耗至关重要。该方法不仅提高了网络覆盖率，还降低了能耗，提升了网络的生存时间。 现有的研究已提出多种针对移动传感器网络覆盖优化的算法，如势场理论应用、虚拟力算法等。这些方法各有优缺点，而本文提出的VFCAPSO算法在覆盖效果和能量效率方面表现出色，为无线传感器网络的部署策略提供了新的思路。 总结来说，本文主要贡献在于： 1. 建立了考虑传感器特性和感知区域不规则性的【感知模型】。 2. 提出了一种以最大覆盖率和最小节点移动距离为目标的【无线传感器网络覆盖优化模型】。 3. 设计并实现了结合虚拟力的【VFCAPSO算法】，增强了粒子群优化的局部搜索能力，以解决覆盖优化问题。 4. 通过算法比较分析，证明了VFCAPSO在覆盖优化和节能方面的优势。 这一研究对于无线传感器网络的部署策略优化、资源分配、提高网络效率和寿命具有重要指导价值。