求解大规模优化问题的改进正弦余弦算法

针对正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)在求解大规模优化问题时收敛精度低、收敛速度慢和易陷入“维数灾难”的不足,提出一种带Lévy飞行的正弦余弦算法(sine cosine algorithm with Lévy flight,SCAL).SCAL算法通过将Lévy飞行分布与正弦余弦种群个体位置向量进行对应元素相乘运算,使Lévy飞行分布的特征和信息融入正弦余弦种群个体信息中,使其拥有Lévy飞行随机游走的特性,增强了个体局部开发和逃离局部极值的能力;采用基于空间距离的非线性参数调整方法,平衡算法的局部开发和全局搜索,提高了算法的收敛速度.在14个经典测试函数上,维度分别为100、1 000和5 000维时,与SCA、花授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)和鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)5种群体智能算法进行仿真对比实验.结果表明,SCAL算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性上较5种群体智能算法优势明显.与解决大规模优化问题的改进狼群算法(improved wolf pack algorithm,IWPA)、改进花授粉算法(improved flower pollination algorithm,IFPA)、鲸鱼算法的两种改进版本IWOA(improved whale optimization algorithm)和MWOA(modified whale optimization algorithm)进行比较,发现SCAL的整体寻优结果优于对比算法,在求解大规模优化问题上具有显著优势和竞争力.

新的无线传感器网络覆盖控制算法

首先,设计了节点自适应传感半径调整算法(AASR,adaptive adjustment of sensing radius),通过节点自适应选择最佳的覆盖范围,有效地进行节点覆盖控制,减少节点能量虚耗,提高覆盖效率。其次,从调整效果、能量消耗和覆盖冗余度3个方面对节点自适应传感半径调整算法进行了模拟实验和分析。仿真结果表明,AASR能够有效提高节点生存时间,减少能量消耗,提高覆盖率。