基于改进麻雀搜索算法的WSN覆盖优化研究-赵尚飞.pdf

基于改进麻雀搜索算法的WSN覆盖优化研究 本文旨在研究基于改进麻雀搜索算法的WSN覆盖优化问题，旨在解决WSN网络服务质量和延长网络生存周期的关键技术。论文主要研究工作有三点： 基于混合策略麻雀搜索算法（Hybrid Strategy Sparrow Search Algorithm, HSSSA）对WSN覆盖优化问题进行研究。该算法首先考虑了混沌系统和反向学习策略的特点，利用Tent混沌映射初始化麻雀种群，增加种群的多样性；再用反向学习策略生成反向解扩大搜索范围，提高算法全局的搜索能力；加入惯性因子选择对预警麻雀个体进行Levy策略更新，提高算法局部搜索能力；对最优麻雀位置进行随机游走扰动进一步提高局部的搜索能力。 针对二维平面下的WSN覆盖优化，建立数学模型，以覆盖率为优化指标，建立WSN覆盖优化目标函数。通过基准测试函数，测试改进算法HSSSA的稳定性和可行性。实验结果表明，HSSSA优化整个网络的覆盖率约为96.28%，比随机节点部署覆盖率提升了12.04%，比SSA算法节点部署覆盖率提升了9.97%。 针对三维空间下的WSN覆盖优化，建立空间立体覆盖数学模型，以覆盖率为优化指标，将所有节点感知半径形成的球体积占整个目标空间的体积为覆盖空间。通过一组仿真实验，对比HSSSA、SSA、SSAL和SSARW的WSN覆盖优化效果，实验结果显示，HSSSA覆盖优化使得节点分散的空间范围更大，增大节点覆盖的体积，HSSSA的空间覆盖率较SSARW、SSA、SSAL分别提高了2.37%、2.3%和1.41%。 本文提出了一种基于改进麻雀搜索算法的WSN覆盖优化方法，旨在解决WSN网络服务质量和延长网络生存周期的关键技术问题。该方法通过建立数学模型和仿真实验，验证了HSSSA算法在WSN覆盖优化问题中的有效性和优越性。 本文的贡献在于： 1. 提出了基于混合策略麻雀搜索算法的WSN覆盖优化方法，解决了WSN网络服务质量和延长网络生存周期的关键技术问题。 2. 通过建立数学模型和仿真实验，验证了HSSSA算法在WSN覆盖优化问题中的有效性和优越性。 3. 该方法可以应用于各种WSN系统，提高WSN网络服务质量和延长网络生存周期，提高物联网世界的可靠性和实时性。 因此，本文的研究结果对WSN网络的发展和应用具有重要的理论和实践价值。