基于粒子群优化的WSN覆盖增强算法研究

针对粒子群算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化中算法稳定性较差,后期收敛速度慢和易陷入局部最优问题,本文提出了一种自适应扰动混沌的粒子群(Adaptive Disturbance Chaotic Particle Swarm Optimization,简称ADCPSO)的覆盖增强算法。一是在覆盖范围中应用改进的混沌Tent映射对粒子初始化,提高了种群的求解质量和算法的稳定性;二是采用非线性递减的惯性权重和学习因子自适应操作;三是根据一定概率对粒子位置进行扰动更新,避免粒子陷入局部收敛的问题。仿真结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力,稳定性好,提高了网络覆盖率。