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基于自适应粒子群算法的WSN覆盖优化
文献摘要：
本文研究无线传感器网络(WSN)覆盖优化方面问题,WSN覆盖范围对于通信服务质量高低而言意义非凡.由于WSN网络初始化导致的覆盖空洞、节点冗余、节点失效、粒子群算法(PSO)早熟收敛等问题,造成WSN覆盖区域重叠、空洞现象,进而降低WSN内部通信质量及效率.本文建立了WSN覆盖优化数学模型,在传统PSO算法中引入进化因子、汇聚因子调节其惯性权重,保证了自适应粒子群算法(PSO-H)具备较强适应力;PSO-H算法在迭代过程中权重因子进行自适应调整,更新最优粒子选取、外部归档集的更新和维护策略,保证算法多样性,防止进入局部最优.实现表明,优化后的PSO-H算法能够显著提升WSN节点覆盖率,节点分布更加合理、均匀,提升了WSN整体性能,充分证明该算法应用性.
文献关键词：
无线传感器网络;进化因子;汇聚因子;覆盖优化;最优粒子
中图分类号：
作者姓名：
范贤志
作者机构：
合肥学院先进制造工程学院,安徽 合肥 230000
文献出处：
引用格式：
[1]范贤志-.基于自适应粒子群算法的WSN覆盖优化)[J].科学技术创新,2022(12):19-23
A类：
汇聚因子
B类：
自适应粒子群算法,WSN,覆盖优化,无线传感器网络,覆盖范围,通信服务,言意,非凡,初始化,覆盖空洞,节点失效,PSO,早熟,覆盖区域,通信质量,进化因子,惯性权重,适应力,权重因子,自适应调整,最优粒子,归档,维护策略,局部最优,节点覆盖率,整体性能,充分证明,算法应用
AB值：
0.314082
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