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基于自适应非线性因子杂草算法的WSN覆盖优化

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  • 万方数据
  • 维普
无线传感器网络(WSN)的覆盖率与区域内的传感器节点分布密切关联,而现有传感器分布算法存在收敛速度慢、易陷入局部极值等问题.对此,提出了一种基于自适应非线性因子杂草算法(HA-IWO)的传感器节点分布优化方法.首先,在初始阶段,利用Halton序列产生偏差很小的初始点,使种群分布更均匀;其次,在种群扩散阶段,将非线性调和因子设置为根据迭代次数自适应产生,以调整搜索步长,解决算法易陷入局部最优的问题.最后,通过4组标准函数测试与WSN覆盖优化仿真对该算法进行验证.仿真实验表明:相比于标准杂草算法,改进后的算法具有收敛速度快、覆盖率高的优点,能有效解决WSN覆盖优化问题.
WSN Coverage Optimization by Adaptive Nonlinear Factor based Weed Algorithm

付波、黄晓啸、赵熙临、权轶、贺章擎

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湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北 武汉430068

WSN覆盖率 杂草算法 节点分布 Halton序列 非线性调和因子

湖北省自然科学基金

2020CFB814

2023

湖北工业大学学报
湖北工业大学

湖北工业大学学报

CHSSCD
影响因子：0.258
ISSN：1003-4684
年,卷(期)：2023.38(2)
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