基于广义高斯随机混沌算法的AFSA 在 WSN 覆盖中的研究

如何能够进行更好的覆盖优化是目前无线传感器网络研究的热点。针对目前的传感覆盖模型没有考虑覆盖范围、成本和连通性的问题进行改进,在人工鱼群算法(AFSA)的基础上,对初始阶段对人工鱼群采用广义高斯分布,在觅食阶段采用混沌算法,使得个体分布更加合理,有效减少了聚群行为的时间。仿真结果表明,改进后的人工鱼群能够有效地提高节点的覆盖率,降低了网络消耗和成本,为传感覆盖优化提供了一种新的方法。     

基于人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对网络节点严重冗余而导致的网络成本增加、生命周期过短等缺陷,提了一种基于人工鱼群算法的覆盖优化方法.首先以节点的利用率和网络有效覆盖率作为优化目标,建立相应的数学模型,然后采用人工鱼群算法对模型进行求解,得到无线传感器网络的最优覆盖方案.仿真结果表明,人工鱼群算法提高了无线传感器网络节点的覆盖率,减少了传感器节点冗余,有效降低了网络成本,网络生存时间得到了延长.     

基于改进人工鱼群算法在无线传感网络覆盖优化中的研究

针对无线传感网中的节点存在冗余以及网络成本增加等问题,本文提出了一种改进的人工鱼群算法的覆盖优化.本文首先建立以节点的利用率和覆盖率的数学模型,其次对人工鱼群算法进行改进,一是在初始化阶段使用概率密度函数来对鱼群个体的初始位置进行分布,有效的避免鱼群个体初始无序的状态;二是在觅食阶段中使用混沌算法对鱼群位置个体进行干扰,有效的减少鱼群个体向局部最优解的靠近的时间;三是在聚群行为中使用高斯变异,从而减少全局最优解的产生的时间.改进后的人工鱼群算法对模型求解,得到最优的覆盖方案,仿真实验表明能够有效的提高网络覆盖效果,以及节点的利用率,降低网络成本消耗.     

改进人工蜂群算法在WSNs覆盖优化中的应用

为了改善无线传感器网络(WSNs)中节点分布不均匀、部署时间长、网络覆盖率低等缺点,提出了一种基于改进人工蜂群(ABC)算法的覆盖优化方法、通过引入覆盖因子改善观察蜂选择算子,结合反馈策略改进采蜜蜂搜索过程,采用基于当前最优值的自适应侦查策略,提高了算法的收敛速度与精度.仿真结果表明:方法通过较少的迭代次数达到传感器分布更加均匀,覆盖率更高的目的,有效减少了传感器节点冗余、降低了网络能耗,延长了WSNs的生命周期.     

莱维飞行的粒子群优化算法在WSNs覆盖增强中的应用

为了提高无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,减少冗余覆盖,延长网络生存时间,在粒子群优化(PSO)算法的基础上,提出一种莱维飞行(LF)与粒子群优化相结合的(LF-PSO)算法.该算法以提高覆盖率为优化目标,通过建立数学模型来描述WSNs节点覆盖优化问题,利用算法对数学模型求解,达到优化节点覆盖的目的.仿真结果表明:该算法的运算结果达到了预期效果,优化了工作节点的布局,提高了覆盖率,是一种高效可行的WSNs节点覆盖算法.该算法非常适合应用到WSNs节点覆盖优化中,能够大大的提高节点的覆盖率.     

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.     

基于混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对无线传感器网络随机播撒的节点严重冗余并且导致网络寿命短、覆盖效率不高等缺陷,提出了一种混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化算法;将节点的利用率和覆盖率作为优化目标函数,建立与之对应的数学模型,之后用混沌人工蜂群算法改善人工蜂群算法陷入局部最优、收敛慢等问题,提高算法收敛速度和精度,对节点覆盖模型进行求解,得出网络最优覆盖方案;通过实验仿真,提出的算法提高了无线传感器网络的覆盖率,覆盖率可达93.48%以上,减少了网络节点冗余,提高了网络寿命,降低了网络成本。     

基于改进鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化

为了改善传感器节点在网络中随机部署时的不合理分布和提高节点的网络覆盖率,以网络覆盖率、节点利用率和能耗均衡程度为优化目标,提出了改进人工鱼群的无线传感器网络覆盖优化算法.该改进的算法利用混沌运动的遍历性,克服了人工鱼群算法陷入局部最优的缺点,提高了算法的全局搜索能力,同时结合反馈策略,优化了求解效率.仿真结果表明,在全局范围内,新算法可以求解得到更优的解,能以较少的工作点达到更好的网络覆盖优化效果,而且网络能耗也比较均衡.     

基于贪婪策略的无线传感器网络覆盖优化方法

对目标监视区域实现有效的覆盖是无线传感器网络（ WSNs）最基本也是最重要的问题之一。当WSNs不能满足覆盖要求的时候,需要通过节点调度算法,新激活一批节点来恢复网络的覆盖性能。本算法摒弃了计算感知模型重叠情况,利用网络的几何特征进行覆盖质量评价与优化。仿真结果表明：所提出的算法确实能迅速提高覆盖率的同时降低节点的激活数量。     

基于鱼群算法的无线传感网络覆盖优化策略*

无线传感网络是能量受限的网络,有效覆盖和能耗是衡量其性能的两个重要指标。将最大化网络覆盖率和最小化工作节点数作为网络优化目标,建立了网络覆盖优化的数学模型,并利用鱼群算法并行寻优、收敛快速的特性,提出了一种基于鱼群算法的覆盖优化策略。仿真实验表明,该算法能求解最优覆盖工作节点,并可以改进网络节点调度的实时性。     

基于极坐标的无线传感器网络覆盖盲区发现算法

覆盖问题是当前无线传感器网络研究的热点问题之一,即在一个特定区域内,以传感器位置为中心形成的探测区域能否覆盖所要检测的区域。针对上述问题,提出了基于极坐标的分布式无线传感器网络覆盖盲区发现算法,该算法运用极坐标来表示节点之间的关系,通过几何算法来检测无线传感网络中是否存在覆盖盲区。仿真实验结果表明:该算法能有效检测到覆盖盲区和所有边界节点,而且检测效率也有一定提高。     

基于改进人工蜂群算法的WSNs覆盖优化

随着无线传感器网络（WSNs）被广泛地应用,覆盖优化问题已经成为网络服务质量中的一个关键问题。针对基本人工蜂群（ABC）算法的缺陷,基于混沌优化和自适应变化提出了一种改进的ABC（IABC）算法;并在此基础上,设计了基于IABC算法的动态网络覆盖优化方案。实验结果表明：IABC算法明显改善了基本ABC算法的缺陷,有效地延长了网络寿命,保证了网络的服务质量。     

基于移动Agent的能量平衡螺旋形路由算法

针对节点均匀分布的无线传感器网络,提出一种基于移动Agent（MA）的能量平衡螺旋形路由（EBSRMA）算法.网络首先以定向扩散方式建立全网最小跳数梯度环.然后MA从最外环开始,以最短延时策略和优先访问外环策略为迁移原则,并通过访邻、标轨和找源3种方法完成网络的螺旋形路由.最后MA将迁移过程中收集的全网数据带回给Sink节点.仿真表明：EBSRMA可以有效平衡网络能量、延长网络寿命以及提高数据收集率.与定向扩散（DD）路由算法相比,该路由算法节能效果显著.     

改进QGA在WSNs节点部署中的应用

对含有障碍区域的无线传感器网络（WSNs）节点部署问题进行研究。建立节点探测模型和网络覆盖率评价方法,基于概率传感器模型提出一种部署方式,即对障碍区域进行随机布撒节点,确定区域采用量子遗传算法（QGA）寻找最优节点部署位置,实现对同构WSNs节点构成的目标区域的高效覆盖。仿真结果与GA,QGA相比：改进QGA有效提高了算法整体的搜索能力和收敛速度。     

无线传感器网络中多Sink节点位置部署研究

通过对随机分布的无线传感器网络节点密度和能量消耗的关系的分析,提出了无线传感器网络中多异构节点位置部署的区域密度优先(RDF)算法。此算法采用密度优先原则来决定Sink节点的放置位置,通过栅格和异构节点通信范围对网络进行区域划分。该算法比递归算法的异构节点放置位置优越,虽然在网络寿命上相接近,但远大于随机分布策略的寿命,且RDF更适合实际应用。通过仿真验证:该算法能够有效延长网络寿命和快速实现部署。     

一种无线传感器网络缺失数值估计算法

无线传感器网络（WSNs）工作环境复杂,不可避免会出现感知数值缺失问题。提出一种基于BP神经网络模型的缺失数值估计算法,利用同节点多参数间相关性特点,以强相关参数集为输入进行缺失数值输出估计。为了提高数值估计准确性和稳定性,提出将上述算法与线性回归算法结合,对二种缺失数值估计量进行加权平均,针对变化规律复杂的缺失数值进行有效的估计。基于实际采样数值进行仿真分析,结果表明：算法能够有效地完成缺失数值估计,同时对WSNs拓扑结构和节点覆盖率依赖性较弱,实用性较好。     

WSNs能量异构节点部署与区域覆盖优化

针对无线传感器网络（WSNs）的热点区域问题所导致的节点能量异构、能量空洞等问题,对网络进行重新部署以满足区域覆盖的要求。建立WSNs能量异构节点区域覆盖优化模型,以网络覆盖率为目标函数,节点位置作为决策变量,采用差分进化算法优化该目标,同时获得各节点的最佳位置。仿真实验表明：该模型能充分调度各节点的剩余能量,对热区问题导致的能量空洞进行重新部署,该策略能够延长网络的生命周期,提高网络的可靠性。     

一种基于节点密度的无线传感器网络路由协议

能量问题一直是制约无线传感器网络(WSNs)发展的问题。成簇算法可以很好地降低网络通信能耗。分析已有的各类成簇算法,在LEACH协议的基础上,改进了簇头节点的选取方式。讨论了网内簇头个数的选择,然后以网内节点密度为参考选取簇头,通过赋予不同的参数来比较节点密度对协议运行的影响。仿真结果表明:改进的算法有效降低了通信能耗,延长了网络的生存周期。     

高精度低功耗无线传感器网络时间同步算法

通过对无线传感器网络参考广播同步（RBS）算法的研究,针对RBS多跳算法网络开销大和不能实现全网同步的问题,在基于环形网络拓扑的参考广播环形同步（RBRS）算法基础上,提出一种改进的RBRS （IRBRS）算法.该算法引入可变周期同步法：根据贝叶斯最大后验估计原理,估算出最大相位偏差来决定同步周期,从而减少节点同步次数,并且采用最小二乘线性回归法,周期性拟合时钟偏移.运用Matlab环境进行仿真,仿真结果表明：IRBRS算法同步精度显著提高,并且能量消耗显著减少,更有利于延长无线传感器网络的寿命.