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1、伴隨著無線通信、電子技術(shù)、傳感手段高速迅猛的發(fā)展,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)問題也被各個(gè)大國(guó)的科學(xué)界和工業(yè)界的給予了更多的關(guān)注。覆蓋優(yōu)化有著其重要的地位,而覆蓋率則是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的重要衡量指標(biāo)之一。這些都是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中非常具備研究?jī)r(jià)值的問題。
群體智能算法是一類通過觀察自然界動(dòng)物行為而產(chǎn)生的優(yōu)化算法。目前人工蜂群算法在群體智能算法中嶄露頭角,該算法主要通過仿照蜂群的智能采蜜活動(dòng),通過蜜蜂間的角色變換和協(xié)作原理來尋求最優(yōu)解。
2、
對(duì)人工蜂群算法搜索速度慢,易陷入局部最優(yōu)解的缺陷的問題進(jìn)行了深入細(xì)致的研究,本文提出了一種改進(jìn)人工蜂群算法。這種算法充分考慮了靈敏度與信息素相互結(jié)合,充分運(yùn)用于選擇策略,用來替代輪盤賭選擇;經(jīng)分析研究后還兼顧了蜜蜂之間的相互引力來實(shí)現(xiàn)跟隨蜂的鄰域搜索;除此之外,在我們每次進(jìn)行迭代計(jì)算結(jié)束時(shí),根據(jù)反向?qū)W習(xí)策略產(chǎn)生新蜜源來對(duì)最差蜜源進(jìn)行更換。隨后通過對(duì)四個(gè)經(jīng)典的基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn),該算法的合理性和有效性得以驗(yàn)證。
3、> 通過提出分層機(jī)制原理,實(shí)現(xiàn)了它與改進(jìn)蜂群算法二者的融合,之后本文提出了運(yùn)用改進(jìn)人工蜂群算法求解無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)部署問題以實(shí)現(xiàn)最大化的網(wǎng)絡(luò)覆蓋策略。通過多組數(shù)值仿真的結(jié)果我們可以得出結(jié)論:本文所提出的算法能夠使得檢測(cè)區(qū)域內(nèi)的傳感器節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)分布的均勻化,與此同時(shí),在網(wǎng)絡(luò)覆蓋率不變的前提下,降低了所需的迭代次數(shù)。對(duì)于傳感器生命周期的延長(zhǎng),能量消耗的降低,該實(shí)驗(yàn)結(jié)果都具有極其深遠(yuǎn)的意義。經(jīng)過與其他群智能算法進(jìn)行對(duì)比,該改進(jìn)算法的優(yōu)良性
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