改进布谷鸟算法在水质传感器部署上的应用

针对传统无线传感器网络随机部署分布不均的问题,基于Adam优化算法改进布谷鸟算法的寻优过程,用学习率衰减法改进布谷鸟算法的淘汰概率。以网络覆盖率为优化目标,通过建立网络覆盖率的数学模型来描述水质传感器网络节点覆盖优化问题,最后通过原始的布谷鸟算法与其他3种改进算法的对比,证明改进的布谷鸟算法可以使用较少的迭代次数,使水质传感器网络达到更佳的覆盖性能。

基于改进虚拟力算法的水质传感器部署

文中设计了基于网格划分的改进虚拟力算法。将水底表面划分成三维网格,定义的虚拟力包括邻居节点的作用力、网格对节点的吸引力、障碍物的斥力和目标覆盖区域边界斥力,以及补偿虚拟力,综合这些虚拟力使传感器节点移动,求得最佳位置。通过理论论证和仿真实验,该算法能够有效提高水质传感器三维覆盖率和均匀性,节约节点数量和部署成本。