基于自适应非线性因子杂草算法的WSN覆盖优化

无线传感器网络(WSN)的覆盖率与区域内的传感器节点分布密切关联,而现有传感器分布算法存在收敛速度慢、易陷入局部极值等问题。对此,提出了一种基于自适应非线性因子杂草算法(HA-IWO)的传感器节点分布优化方法。首先,在初始阶段,利用Halton序列产生偏差很小的初始点,使种群分布更均匀;其次,在种群扩散阶段,将非线性调和因子设置为根据迭代次数自适应产生,以调整搜索步长,解决算法易陷入局部最优的问题。最后,通过4组标准函数测试与WSN覆盖优化仿真对该算法进行验证。仿真实验表明:相比于标准杂草算法,改进后的算法具有收敛速度快、覆盖率高的优点,能有效解决WSN覆盖优化问题。