基于粒子群算法的无线传感网络覆盖优化策略

无线传感器网络覆盖控制是研究在保证服务质量条件下,为了实现网络覆盖范围的最大化.采用覆盖优化策略及算法的应用,有助于网络节点能量的有效控制、感知服务质最的提高和网络生存时间的延长.提出基于概率测量模型的粒子群优化策略,以网络有效覆盖率为优化目标,通过粒子群算法实现覆盖控制并详细分析了传感半径对覆盖性能的影响.仿真实验表明,粒子群优化策略的有效覆盖率达到了85.63%,能有效地实现无线传感网络覆盖优化.     

无线传感网络覆盖算法及仿真研究

研究无线传感器覆盖算法,针对标准粒子群算法的网络覆盖存在收敛速度慢、易于陷入局部最优值的问题,为满足动态节点选择实时性的要求,提出一种多粒子群的无线传感网络覆盖算法.以无线传感器最大覆盖率为目标函数,通过多个粒子群彼此独立地搜索解空间,加大粒子的搜索范围,减小陷入局部最优的可能性.采用进化粒子,使粒子覆盖更有效率,提高了算法的寻优能力,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的"早熟"问题,提高了算法的稳定性.仿真实验表明,与标准粒子群算法、传统遗传算法和新量子遗传算法的优化效果相比较,其覆盖率分别提高了8.39%、3.07%和0.75%;收敛速度提高了25.3%、23.8%和23.8%,证明粒子进化的多粒子群方法有效地优化无线传感网络,实现节点选择的实时性要求.     

基于多粒子群算法的WSNs覆盖优化策略研究*

为了改善无线传感网络的性能,提高网络的覆盖率,在粒子进化的多粒子群算法的基础上,提出了一种无线传感网络覆盖的优化策略。该策略通过多个粒子群彼此独立地搜索解空间, 提高了算法的寻优能力,有效地避免了基本粒子群算法容易出现的“早熟”问题,提高了算法的稳定性。仿真实验表明,与基本粒子群算法、传统遗传算法和新量子遗传算法的优化效果相比较,其覆盖率分别提高了8.39％、3.07％和0.75％;收敛速度提高了25.3％、23.8％和23.8％。因此粒子进化的多粒子群优化策略具有比这三种算法更好的覆盖优化效果。     

无线传感网络覆盖的粒子进化优化策略研究

为了实现网络覆盖范围的最大化,延长网络寿命,本文在粒子进化的多粒子群算法的基础上提出了一种无线传感网络覆盖优化策略.通过多种群并行搜索,采取粒子进化理论使陷入局部最优的粒子迅速跳出,有效地避免了基本粒子群算法容易出现的"早熟"问题,提高了算法的稳定性.通过仿真实验分析了节点感知半径对覆盖性能指标的影响.覆盖率和收敛速度随着感知半径的增大逐渐增大和加快.仿真实验结果表明粒子进化的多粒子群优化策略比基本粒子群算法、传统遗传算法和新量子遗传算法具有更好的覆盖优化效果.     

基于改进粒子群的无线传感网络覆盖优化方法

常规的无线传感网络覆盖方法一般采用三角划分策略,存在覆盖节点分布不均匀、覆盖范围有限、覆盖率较低等不足,具有较大的局限性。针对此问题,引入改进粒子群算法,提出一种全新的覆盖优化方法。首先,设计无线传感网络区域覆盖,使传感器节点均匀覆盖在整个待监测物体所在区域;其次,建立节点感知模型,实时反映像素点与无线传感器节点距离的动态变化;最后,设计基于改进粒子群的覆盖优化算法,实现无线传感网络覆盖率最大化的目标。实验结果表明,所提方法能够显著提高网络区域覆盖率,覆盖率均在96%以上,全局覆盖优化能力较强。     

无线传感网络移动节点位置并行微粒群优化策略

网络节点位置优化是无线传感网络研究的核心问题之一.无线传感网络通常由固定节点和少量移动节点构成,传统的虚拟力导向算法无法解决固定节点对移动节点优化的约束.该文针对这一问题,提出了基于并行微粒群算法的优化策略.微粒群算法具有适于解决连续空间多维函数优化问题、能快速收敛至全局最优解的特点.并行框架提高了算法的运行效率,降低了算法的运算复杂度,使算法能够满足无线传感网络的需求.通过并行微粒群算法搜索不同状态下无线传感节点的最优位置,使无线传感网络能够利用移动节点实现网络结构的动态重组,最大化网络覆盖范围,提高网络测量可靠性.实验证明,并行微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感网络移动节点位置优化.     

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。     

基于邻居信息的无线传感网络节点覆盖优化方法

无线传感网络的冗余节点会导致网络节点覆盖不均匀，为了提升无线传感网络节点覆盖效果，提出基于邻居信息的无线传感网络节点覆盖优化方法。利用邻居信息获取网络节点与邻居节点的距离、能量及覆盖率，根据获取结果判断无线传感网络中是否存有冗余节点，若存有冗余，则需要对节点实施休眠处理，以此降低节点能耗。基于处理结果建立无线传感网络覆盖模型，令网络节点在网络中均匀分布，并采用粒子群算法优化模型，使粒子能够不断迭代更新自身位置及速度，达到网络节点覆盖率最大化的目的，实现网络节点覆盖优化。实验结果表明，所提方法的无线传感网络节点覆盖率和收敛性分别高达97%和98.4%，能够有效实现网络节点部署，确保无线传感网络节点覆盖效果。     

WSNs覆盖的拟物力导向粒子群优化策略

针对无线传感器网络的重复覆盖和算法耗时问题,提出一种拟物力导向的粒子群覆盖优化策略。通过仿真实验对该策略进行优化性能测试,与粒子群算法、粒子进化的多粒子群算法、传统遗传算法和新量子遗传算法的优化效果相比,该策略覆盖率分别提高9.5%、1.7%、6.03%和3.71%,收敛速度分别提高23.2%、1.8%、24.5%和24.5%。结果表明该优化策略具有比上述4种算法更好的覆盖优化效果。     

无线传感器网络k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时,在保证网络覆盖精度的前提下,选择最合适的参数,这样既保证了最优的覆盖结果又最大限度地节约了计算量,延长了网络的寿命。通过仿真实验分析了粒子群算法的相关参数对覆盖性能指标的影响。实验结果表明,基于粒子群算法的k重覆盖策略有效地优化了网络的k重覆盖性能。     

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。     

一种基于时间提前量TA的GSM网络覆盖优化方法

随着GSM移动网络规模的迅速扩大和城市建设的日新月异,基站小区的覆盖环境复杂易变并影响基站信号的覆盖,使得网络优化的工作量与难度越来越大。本文设计并实现了一种多网元数据采集方案,实时获取GSM网络中各网元的性能数据;提出使用快速增量更新算法来处理网络性能数据,提高了数据处理的效率;利用正态分布模型与马氏距离来分析小区的TA、上链路平衡均值以及输出功率等参数的变化,统计出异常数据与小区覆盖环境的变化,并根据数据分析的结果给出网络优化建议,实现了基于TA的小区覆盖环境分析系统,使网络优化工作更具针对性,提高了GSM网络优化的工作效率。     

基于改进鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络在随机部署移动节点时,存在分布不均匀导致的覆盖率较低的问题,以网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优化模型,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)的网络覆盖优化策略;首先,采用量子位Bloch球面坐标编码初始化种群,提升种群多样性,扩展搜索空间的遍历能力;其次,提出一种基于步长改进的位置更新方式,平衡算法的全局探索和局部搜索能力;最后采用莱维飞行,对个体进行扰动更新,提高跳出局部最优的能力。仿真结果表明,将改进后的鲸鱼优化算法应用在WSN覆盖优化中,与标准鲸鱼优化算法和其他文献中的算法相比,有效减少了传感器节点冗余,表现出更快的收敛速度和更高的覆盖率,进而改善网络监测质量,延长网络生存时间。     

改进萤火虫算法性能分析及其在WSNs网络覆盖中的应用

对改进萤火虫算法性能及其在WSNs网络覆盖优化中的应用问题进行了研究。分析了基本萤火虫算法的全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,给出了算法改进策略,并证明了改进的萤火虫算法以概率1收敛于全局最优解,在此基础上,提出了基于萤火虫优化的网络覆盖算法,建立了以网络均匀度及网络覆盖率为准则的数学模型,推导了节点冗余度与网络覆盖率之间的关系,给出了节点休眠策略,并将节点部署划分成不同的阶段,在每个阶段,分别采用改进的萤火虫算法对模型进行求解,进而得到无线传感器网络最优覆盖,最后对经典测试函数和WSNs网络覆盖问题进行实验仿真,仿真结果表明改进的算法具有更加理想的运算结果,而且能有效地给出WSNs网络覆盖优化方案。     

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。     

多业务CDMA网络参数优化模型与算法

在考虑覆盖率、软切换率、业务信道拥塞率和功率损耗等网络质量指标的基础上,建立多业务CDMA网络参数优化问题的数学模型.通过分析模型的特点,设计了一种基于约束优化遗传算法(COGA)的求解方法,并给出了算法实现的各种关键技术.对一个实际算例进行实验研究,仿真结果表明算法能够有效地配置各种网络参数,网络性能得到提升,优于实际DT(driver test)的优化效果,从而表明所建模型和算法能够为多业务CDMA网络参数优化问题提供快速的解决方案,有效地指导实际的网络管理工作.     

RGA-D：一种无线传感器网络覆盖优化方法

研究了无线传感器网络覆盖优化问题,针对传感器节点随机部署、分布不均,传统覆盖优化算法一般只考虑网络部署后单次优化的问题,提出基于节点冗余和覆盖集冗余的计算方法,用网络的局部特征表征全局特征,改进了网络覆盖模型。并在此基础上提出RGA-D算法,利用遗传算法计算覆盖集,同时考虑节点和覆盖集冗余度,对网络整个生存期进行全局优化。仿真实验表明,RGA-D算法能在活跃节点数和网络覆盖率之间达到平衡,解决了网络生存期后期容易出现覆盖盲区的问题。     

改进的离散果蝇优化算法在WSNs覆盖中的应用

针对无线传感器网络( WSNs)随机部署产生的区域覆盖率低、节点利用率差问题,提出一种改进的离散果蝇优化算法( FOA)对WSNs覆盖进行优化.新算法引入自适应步长的分类嗅觉随机搜索和基于移民操作及精英库的多种群协同进化机制,提高了优化精度和效率.仿真实验结果表明:新算法有效解决了WSNs覆盖问题,在确保网络覆盖率最大化的同时节点利用率较大,延长网络寿命.     

基于改进粒子群算法的WSN覆盖优化策略

为了实现WSN网络覆盖范围的最大化,延长网络寿命,本文在标准粒子群算法的基础上提出了一种无线传感器网络覆盖优化策略。通过粒子分簇并行搜索,采取碰撞理论使陷入局部最优的粒子迅速跳出,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的“早熟”问题,提高了算法的稳定性。通过仿真实验分析了分簇数和碰撞阈值对覆盖性能指标的影响,仿真实验结果表明基于碰撞理论的分簇粒子群算法覆盖策略有效地优化了网络的覆盖性能。