【摘 要】
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为了提高无线传感器网络(WSN)覆盖的有效性,提高传感节点对目标区域的覆盖率,采用水波优化(WWO)算法对传感节点部署坐标进行优化.首先,根据区域像素点及目标节点数量初始化传感节点坐标集,根据传感节点坐标和目标节点坐标、区域像素大小计算区域覆盖率;然后,将区域覆盖率作为适应度函数,建立WWO算法模型,将初始传感节点集作为WWO输入集,通过水波的传播、折射和碎波操作不断更新水波位置,同时求解各水波的适应度值;最后,选择适应度值最高的水波个体作为传感节点分布的最优解,当区域覆盖率或水波更新迭代次数达到阈值时,
【机 构】
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广州工程技术职业学院 信息工程学院,广东 广州510075;桂林理工大学 信息科学与工程学院,广西 桂林541004;桂林理工大学 信息科学与工程学院,广西 桂林541004;西安电子科技大学 通信工
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为了提高无线传感器网络(WSN)覆盖的有效性,提高传感节点对目标区域的覆盖率,采用水波优化(WWO)算法对传感节点部署坐标进行优化.首先,根据区域像素点及目标节点数量初始化传感节点坐标集,根据传感节点坐标和目标节点坐标、区域像素大小计算区域覆盖率;然后,将区域覆盖率作为适应度函数,建立WWO算法模型,将初始传感节点集作为WWO输入集,通过水波的传播、折射和碎波操作不断更新水波位置,同时求解各水波的适应度值;最后,选择适应度值最高的水波个体作为传感节点分布的最优解,当区域覆盖率或水波更新迭代次数达到阈值时,输出最优水波个体.分别采用蚁群、人工鱼群、粒子群优化算法和该文算法进行覆盖性能仿真.在覆盖率方面,该文算法最优,达到稳定时可以获得约95％的区域覆盖率,粒子群次之,蚁群算法最差.在收敛性能方面,蚁群算法最快,该文算法次之.
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