贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

摘要：

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.

关键词：无线传感器网络、节点分布、人工蜂群算法、贝叶斯预测算法、覆盖率

所属期刊栏目：41

分类号：TP212.9(自动化技术及设备)

资助基金：东北石油大学国家基金校内培育基金资助项目py120219;东北石油大学研究生创新科研资助项目YJSCX2016-029NEPU

在线出版日期：2018-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：15-22