【摘 要】
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为了提高无线传感器网络覆盖率,减少目标区域覆盖盲区,采用基于历史成功的自适应参数差分进化(SHADE)算法对节点分布进行优化,制定节点优化方案。以网络覆盖率为优化目标函数
【基金项目】
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东北石油大学研究生创新科研基金资助项目(YJSCX2016-029NEPU)
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为了提高无线传感器网络覆盖率,减少目标区域覆盖盲区,采用基于历史成功的自适应参数差分进化(SHADE)算法对节点分布进行优化,制定节点优化方案。以网络覆盖率为优化目标函数,建立联合概率模型,采用SHADE算法对目标函数进行求解。SHADE使用了控制参数设置的历史记忆来指导未来控制参数值的选择,确保了精确和快速收敛到全局最优,增强了算法鲁棒性。通过与差分进化算法和人工蜂群差分进化算法进行仿真对比,验证了SHADE算法能够快速收敛,网络覆盖率高。仿真结果表明,在500次模拟情况下,SHADE算法的平均覆盖率分别高于差分进化算法5.17%、人工蜂群差分进化算法1.88%。
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