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A Coverage Optimization Approach for Wireless Sensor Networks Using Swarm Intelligence Optimization
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AI
DOI：10.3390/biomimetics10110750.png)
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摘要
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无线传感器网络（WSNs）覆盖优化面临两大关键挑战：首先，传统算法易陷入局部最优，导致节点部署出现“覆盖空洞”；其次，在动态场景（如节点能量消耗不平衡）下，算法收敛速度慢，难以实时维持高覆盖率。本研究聚焦于WSNs的覆盖优化问题，对Flamingo Search Optimization Algorithm（FSA）算法进行改进。具体而言，通过整合精英对立学习策略和阶段性步长控制策略，显著提升了算法的整体性能。此外，引入余弦变化因子并结合阶段性步长控制策略，使算法在迭代后期能有效摆脱局部最优约束。改进后的Flamingo算法应用于优化感知节点部署策略，从而提升传感器网络的覆盖率。首先，根据目标区域选择适量的感知节点，并采用混沌序列初始化种群；随后采用改进的Flamingo算法优化求解覆盖模型，以覆盖率为适应度函数，将所有随机分布的感知节点坐标作为初始觅食位置；接着进行候选觅食源搜索，获取高适应度感知节点的坐标，并通过混沌理论进一步优化候选觅食源的坐标分量，得到适应度最高的觅食源；最后输出最优觅食源的坐标，对应目标区域所有感知节点的坐标值。实验结果表明，在100次和200次迭代后，改进的Flamingo Search Optimization Algorithm的覆盖率分别比原始FSA高7.48%和5.68%。此外，研究还发现，通过合理设置Flamingo种群规模和迭代次数，改进算法的覆盖率优于其他基准算法。
AI总结
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期刊
B
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引用论文
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