基于混沌粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

为了改善传感器节点随机部署时的不合理分布,提高网络覆盖率,以网络覆盖率为优化目标,提出了基于混沌粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法。该算法利用混沌运动的遍历性和随机性,克服了粒子群算法后期陷入局部最优的缺点。仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法具有更好的覆盖优化效果。     

基于混沌量子粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对传统粒子群算法在求解无线传感器网络覆盖问题上存在的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺陷,以提高传感器网络覆盖率为主要优化目标,提出了基于量子粒子群和Logistic混沌映射相结合的优化算法CQPSO。该算法基于量子δ势阱模型,同时引入精英个体适应值方差的早熟判断机制,提高了搜索效率。仿真结果表明,对比基本粒子群、混沌粒子群以及量子粒子群三种算法,该算法在覆盖率、均匀度以及平均移动距离指标方面具有更好的覆盖优化效果。     

无线传感器网络覆盖优化仿真研究

研究无线传感器覆盖(WSN)优化问题,由于网络传感器节点分布不均匀,又存在冗余等问题。传统WSN高密度部署方法,节点分布极不均匀,节点覆盖区域之间的重复率高,节点浪费严重,导致网络覆盖率低、成本高。为了提高无线传感器网络的覆盖率,提出一种混沌粒子群优化算法(CPSO)的WSN覆盖优化算法。首先以提高网络覆盖率为优化目标,建立WSN覆盖优化数学模型,然后通过粒子间协作进行求解,并对粒子群混沌扰动,保持粒子多样性,从而得到最优网络覆盖。仿真结果表明,相对于其它覆盖优化算法,CPSO能够以较少传感器节点获得较高网络覆盖率,提高了网络通信效率,降低网络成本。     

基于传感器网络节点配置优化仿真研究

研究无线传感网络节点配置覆盖优化问题。由于无线传感网络存在着热区问题,对网络的覆盖性能造成严重的影响,同时影响网络配置优化。为了有效的提高无线传感网络的覆盖率,提出了一种改进的粒子群算法优化无线网络节点覆盖。针对粒子群算法存在易陷入局部极值和早熟的缺陷,引入遗传算法中的交叉算子和变异算子,优化传感网络节点的混合粒子群算法,在严格确保无线传感器网络连通性的条件下,传感器节点配置数目达到要求的覆盖度,并进行仿真。仿真结果表明混合粒子群算法能快速收敛到更精确的解,使网络节点配置达到覆盖的优化要求。     

混合无线传感器网络节点覆盖优化

为了解决混合无线传感器网络的节点覆盖率低的问题,提出了改进粒子群的混合无线传感器网络节点覆盖迭代优化算法.在该算法中,首先将混合无线传感器网络节点覆盖模型转化为在网络系统中动态的求覆盖率最大值的节点部署位置寻优问题;然后提出利用改进粒子群算法对节点覆盖优化方案进行粒子及其权值映射,并依据粒子粒距聚类度和粒子信息熵对粒子权值进行调整,再依据粒子适应度值对粒子局部最优值和全局最优值进行更新;最后迭代地对粒子的位置和速度进行计算,输出具有最优覆盖率的节点部署方案.仿真结果证明,该算法能够有效的提升网络覆盖率,且算法的收敛速度快.     

基于人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对网络节点严重冗余而导致的网络成本增加、生命周期过短等缺陷,提了一种基于人工鱼群算法的覆盖优化方法.首先以节点的利用率和网络有效覆盖率作为优化目标,建立相应的数学模型,然后采用人工鱼群算法对模型进行求解,得到无线传感器网络的最优覆盖方案.仿真结果表明,人工鱼群算法提高了无线传感器网络节点的覆盖率,减少了传感器节点冗余,有效降低了网络成本,网络生存时间得到了延长.     

莱维飞行的粒子群优化算法在WSNs覆盖增强中的应用

为了提高无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,减少冗余覆盖,延长网络生存时间,在粒子群优化(PSO)算法的基础上,提出一种莱维飞行(LF)与粒子群优化相结合的(LF-PSO)算法.该算法以提高覆盖率为优化目标,通过建立数学模型来描述WSNs节点覆盖优化问题,利用算法对数学模型求解,达到优化节点覆盖的目的.仿真结果表明:该算法的运算结果达到了预期效果,优化了工作节点的布局,提高了覆盖率,是一种高效可行的WSNs节点覆盖算法.该算法非常适合应用到WSNs节点覆盖优化中,能够大大的提高节点的覆盖率.     

基于混沌粒子群的有向传感器网络覆盖优化

研究有向传感器网络覆盖控制问题,全向传感器不能直接应用于有向传感器网络.为改善有向传感器网络覆盖性能,在分析有向感知模型的基础上,提出了应用混沌粒子群的有向传感器网络覆盖优化算法,可随机部署有向传感器网络,以网络区域覆盖率为优化目标,利用粒子群算法较快的收敛速度和混沌搜索的遍历性、随机性,通过调整传感器节点的主感方向,减少网络感知重叠区和感知盲区.仿真结果表明,改进算法能有效提高网络覆盖率.与基本粒子群等覆盖优化算法相比,改进算法覆盖优化性能更好.     

改进粒子群算法的无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器节点的定位精度,针对粒子群优化算法存在的问题,提出一种改进粒子群优化算法的无线传感器网络节点定位方法。根据锚节点选择准则,把上一代和当代节点位置的平均值作为下一代目标节点的参考节点,采用改进粒子群算法对节点的定位结果进行优化,在Matlab 2012平台上进行仿真对比实验。仿真结果表明,相对于标准粒子群算法,改进粒子群算法加快了定位速度,提高了无线传感器节点定位精度,应用范围更广。     

基于微粒群模型的移动传感器网络部署研究

传感器节点的部署是无线传感器网络中的很重要的问题,因为它反映了传感器网络的成本和监视能力.为了减少传感器节点部署时产生的覆盖盲区,提高网络的覆盖率,提出了一种新的基于微粒群模型的移动传感器节点位置优化配置算法.该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型.利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置.仿真结果表明该算法最大可能地减少了网络中的覆盖盲区,有效改善了网络的覆盖率.