基于改进 PSO 算法的传感器网络覆盖优化

摘要：

当无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）采用概率覆盖模型时，难以采用几何方法进行网络覆盖率的优化。针对这一问题，通过提出一种改进粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法，有效提高了 WSN 网络的覆盖率。首先对粒子越界处理的方法进行推了广，提高了其适用范围；其次，针对 PSO 算法容易陷入局部最优解的问题，通过对粒子探索能力进行增强，提出了一种探索能力增强型 PSO（explorative capabili-ty enhancement PSO，ECE-PSO）算法，有效改善了种群陷入局部最优解的缺点。基于概率覆盖模型的 WSN 覆盖优化的仿真验证表明，ECE-PSO 算法显著提高了解的质量，有效改善了算法收敛于局部最优解的缺点，且 ECE-PSO 算法具有较强的稳定性。

关键词：无线传感器网络、覆盖优化、粒子群优化算法、探索能力增强

所属期刊栏目：39

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：航空科学基金20145596025资助课题

在线出版日期：2017-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：310-315