论文基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化是关于传感器网络方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关传感器网络论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要： 为了解决粒子群算法的无线传感器网络覆盖方法存在的容易出现局部收敛的问题,提出基于改进粒子群的无线传感器网络覆盖优化方法.分析基本粒子群算法进行无线传感器网络覆盖优化的过程,找出其存在的局部收敛问题,通过采用拟万有引力和库仑力两种拟物方案,在粒子速度进化过程中融入拟物力,对基本粒子群算法的速度修正过程实施优化,避免粒子群算法出现局部收敛问题,降低重复覆盖率,完成无线传感器网络覆盖优化.实验结果表明,改进粒子群算法具有更快的收敛效率,对无线传感网络的覆盖优化效果更好.
关键词： 粒子群算法； 无线传感器； 网络覆盖； 收敛效率
中图分类号： TN711?34； TP212.9 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）17?0032?04
Wireless sensor network coverage optimization based on
improved particle swarm optimization
LIANG Junqing
（Institute of Computer Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao 266033, China）
Abstract： Since the traditional wireless sensor network coverage methods are prone to produce local convergence, a method of wireless sensor network coverage optimization based on improved particle swarm optimization is proposed. The process of wireless sensor network coverage optimization based on particle swarm optimization is analyzed to find out the local convergence problem. The schemes of quasi universal gritation and quasi Coulomb force are used to integrate into the quasi physical force in process of particle velocity evolutionary. The velocity correction process of basic particle swarm optimization algorithm is optimized to oid the local convergence problem of particle swarm algorithm, reduce the coverage of duplication, and realize the wireless sensor network coverage optimization. The experimental results show that the improved particle swarm optimization algorithm has fast convergence efficiency, and perfect coverage optimization effect for wireless sensor networks.
Keywords： particle swarm optimization algorithm； wireless sensor； network coverage； convergence efficiency
0 引 言
随着科学技术的高速发展,无线传感器网络在工业、农业以及军事等领域具有重要的应用价值.无线网络应用时的网络覆盖问题决定了网络监测质量[1].高效的无线传感节点分布方案可增强无线传感网络的覆盖率,提高传感器网络资源的利用率,最大化网络使用周期.传统无线传感网络节点分布方法部署了大量的静态节点,这些节点无法解决地形环境以及部署方式的干扰,导致网络通信出现冲突问题[2],而部署移动传感节点能够解决网络通信冲突问题.受到移动节点成本因素的干扰,应对移动节点位置实施优化,通过有限的节点实现最高的無线传感网络覆盖率,成为相关学者分析的热点问题.
当前基本粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化方法存在容易陷入局部收敛的问题,因此,提出基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化方法,实现传感节点的有效部署,最大化传感网络的覆盖率和使用率.
1 改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化
1.1 基本粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化
1.1.1 基本粒子群算法
粒子群算法是一种优化算法,其内各粒子同解区域的一个解对应,粒子按照同伴和自身的检索经验,对当前的位置和速度实施修正[3].若粒子群中存在个粒子,粒子会按照式（1）对自身位置和速度实施修正：
（1）
式中：和分别用于描述第个粒子的位置和速度；用于描述粒子的过往最佳位置；用于描述全部粒子的过往最佳位置；以及取中的任意数；用于描述惯性权重,也就是学习因子,本文设置其值为1.
1.1.2 粒子编码
进行粒子编码是对粒子的位置和速度实施编码,若无线传感网络内的各点都包括两个位置坐标,将网络覆盖率当成优化目标[4],则无线传感网络节点最佳分布位置的维数空间是将粒子编码也看成是容量为的向量.向量内的各分量用于描述传感器节点的或方向的位置.各粒子位置的编码如下：
总结:本论文为您写传感器网络毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
参考文献：
1、 改进自适应多目标粒子群算法 摘要：边界处理和全局最优引导者选择操作对多目标粒子群算法的性能有重要影响，在考虑不同操作方法特征的基础上，提出了改进的自适应多目标粒子群（mul。
2、 一种无线传感器网络路由协议LEACH改进算法 摘 要：针对低功耗自适应集簇分层型协议LEACH（low energy adaptive clustering hierarchy）的节点生命周。
3、 基于蚁群算法的无线传感器网络路由优化 摘要：在无线传感网络不断应用到人们各个领域中，人们对于网络的服务质量要求也越来越高，所以就要保证服务质量实现网络负载均衡，提高网络的寿命。在此背。
4、 无线传感器网络多汇聚节点分簇算法 摘 要： 为解决大规模无线传感器网络的节点通信效率问题，提出无线传感器网络的一种多汇聚节点分簇算法，针对拥有多个汇聚节点的监控区域，对网络进行层。
5、 一种适用于机组组合优化的改进整数编码粒子群算法 摘 要： 针对机组组合这一高维、非线性混合整数规划问题，提出一种结合修补策略的整数编码粒子群（ICPSO） 算法。用正负整数分别表示机组开停机的。
6、 基于粒子群算法磁悬浮小球控制 磁悬浮系统是一个典型的非线性复杂系统，具有不确定性和开环不稳定性为了获得更好的磁悬浮小球系统控制性能，本文对系统的控制算法进行了深入研究。PID。