基于复杂环境中人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化研究

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本文提出了一个基于改进鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化的策略。改进的算法主要是针对利用混沌运动的遍历性来克服人工鱼群算法可能容易导致区域优化的缺点的网络覆盖、节点利用率和能源消耗平衡的问题。相关的模拟实验显示,改进的鱼群算法可以有效地优化传感器网络节点部署,提高网络覆盖率。与基本的人工鱼群算法相比,改进的鱼群算法提高了8.9%的网络覆盖率。 This paper presents a strategy based on improved fish swarm algorithm for wireless sensor network coverage optimization. The improved algorithm mainly aims at the problem of utilizing the ergodicity of chaotic motion to overcome the network coverage, node utilization and energy consumption balance which the artificial fish swarm algorithm may easily lead to the area optimization. Relevant simulation experiments show that the improved fish swarm algorithm can effectively optimize the sensor network node deployment and improve network coverage. Compared with the basic artificial fish school algorithm, the improved fish school algorithm improves network coverage by 8.9%.
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