基于人工蜂群算法的WSN覆盖优化研究

近年来,物联网技术、人工智能技术的兴起使传感器网络分布覆盖检测区域的研究以及最大限度地提高传感器网络的覆盖率变得尤为必要。人工蜂群算法在无约束条件的数值优化问题上能取得较好的收敛效果,但人工蜂群算法存在易限于局部最优解、工作过程的中间停滞问题、需要较长的搜索时间。因此,提出利用一种改进的人工蜂群算法,该算法通过改进算法位置更新,解决了普通算法收敛速度慢的问题。实验结果表明,提出的一维高斯变异法,有效解决了一般人工蜂群算法收敛速度慢的缺陷。此算法可以加快后期的收敛速度。通过改进的人工蜂群算法对传感网络的节点覆盖进行优化,可以有效减小网络冗余度,延长网络寿命。