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Energy-Efficient Coverage Optimization in WSN Using the Krill Herd Optimization Algorithm
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AI
DOI：10.1080/03772063.2026.2623055.png)
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摘要
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无线传感器网络（WSNs）在最大化覆盖范围方面面临着以节能和网络寿命为重点的重大挑战。大多数先前的方法仅考虑了几个优化目标，而没有考虑能量、覆盖和功率平衡之间的关系。为解决这些差距，本文提出了一种基于鲸群优化算法的无线传感器网络能量高效覆盖优化方法（EECO-WSN-KHOA）。该方法同时包含三个目标，即减少能量消耗、提高覆盖率以及增强网络中能量消耗的平衡。在此，提出了鲸群优化算法（KHOA）来通过确保网络寿命与覆盖率之间的平衡折衷，高效优化无线传感器网络中存在的多目标问题的子问题。考虑的关键参数包括网络尺寸（100 × 100 m）、传感器节点数量（200）、感知范围（20 m）、传输范围（50 m）、初始能量（1-2 J）、数据包大小（100-1024字节）和模拟持续时间（5000 s）。该方法在NS2软件中实现，并使用计算时间（CT）、剩余能量（RE）和能量消耗（EC）等性能指标对不同传感器节点进行评估。与现有模型相比，所提出的方法提供了32.24%、22.09%和27.21%更高的剩余能量；22.56%、21.31%和23.52%更高的覆盖率。结果表明，通过详细的实验验证，所提出的方法通过延长网络寿命和改善覆盖范围解决了现有工作的局限性。
Keyword:
Coverage rate
energy consumption
Krill herd optimization
residual energy
期刊
IF:
1.3
论文数:
261
被引数:
3.3K
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