【摘 要】
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针对无线传感器网络中k重覆盖率、能耗、可靠性难以协调的问题,在节点呈泊松分布的假设下,提出了多目标优化的覆盖控制。针对多目标差分进化算法在种群初始化、参数控制和种群维护中的不足,分别设计了种群正交初始化、参数自适应控制和动态种群维护策略,提出了改进的多目标差分进化(I-DEMO)算法对模型进行求解。仿真结果表明,该控制策略能够在达到81.2%的3重覆盖率的同时有效降低能耗并保障可靠性,I-DEMO
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
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针对无线传感器网络中k重覆盖率、能耗、可靠性难以协调的问题,在节点呈泊松分布的假设下,提出了多目标优化的覆盖控制。针对多目标差分进化算法在种群初始化、参数控制和种群维护中的不足,分别设计了种群正交初始化、参数自适应控制和动态种群维护策略,提出了改进的多目标差分进化(I-DEMO)算法对模型进行求解。仿真结果表明,该控制策略能够在达到81.2%的3重覆盖率的同时有效降低能耗并保障可靠性,I-DEMO可以支配传统算法76%的Pareto前沿。该算法同样适用于求解其他多目标问题。
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