为了解决粒子群优化的无线传感器网络覆盖方法需要局部收敛的问题，提出了一种基于改进优化的无线传感器网络覆盖方法。出了粒子群。析基本粒子群的优化过程，以优化无线传感器网络的覆盖范围，找到其局部收敛问题，采用准通用重力和库仑力，绘制了两张图准物理力是在粒子速度的演化过程中并入的。化了算法的速度校正过程，避免了粒子群算法的局部收敛问题，减少了重复覆盖范围，完成了无线传感器网络覆盖范围的优化。验结果表明，改进的粒子群算法对无线传感器网络具有更快的收敛效率和更好的覆盖优化效果。
着科学技术的飞速发展，无线传感器网络在工业，农业和军事领域具有重要的应用价值。线网络应用过程中的网络覆盖问题决定了网络监控的质量[1]。效的无线传感器节点分配方案可以提高无线传感器网络的覆盖范围，提高传感器网络中资源的利用率，并最大化网络使用周期。配无线传感器网络节点的传统方法部署了大量的静态节点。些节点无法解决来自现场环境和部署方法的干扰，从而引起网络通信冲突[2]，而移动传感器节点的部署可以解决网络通信冲突的问题。移动节点成本的影响，需要优化移动节点的位置，并通过有限的节点来实现最高的无线传感器网络覆盖率，这已成为一个亟待解决的问题。究人员参与其中。
前基于基本粒子群算法优化无线传感器网络覆盖范围的方法存在容易陷入局部收敛的问题。此，提出了一种基于改进的粒子群算法的优化无线传感器网络覆盖范围的方法，以实现传感器节点的有效部署，最大化覆盖范围和利用率。子群优化算法是一种优化算法，其中每个粒子对应于该溶液区域中的一个溶液，并且该粒子根据该函数对当前位置和速度进行校正。复同伴和自己的经历[3]。中：和用于描述第一个粒子的位置和速度；用于描述粒子的最佳过去位置；用于描述所有粒子的最佳过去位置；以及选择的任何数字；用于描述惯性权重，这是学习因子，在本文中设置为1。子编码涉及对粒子的位置和速度进行编码。果无线传感器网络的每个点都包含两个位置坐标，并且将网络覆盖范围作为优化目标[4]，则无线传感器网络中节点的最佳分布位置为是向量，也将粒子编码视为一种能力。量的每个分量用于描述节点的位置或传感器的方向。
子群中所有粒子的位置和速度代码是一致的，并且每个粒子的位置和速度矢量是独立计算的。公式中：Cov用于描述覆盖范围； Dis用于描述距传感器节点的距离。于描述目标范围内的传感器节点数；用于描述目标范围所在的矩形区域的边的长度；并用于描述行驶距离所覆盖的范围和重量。式（4）全面分析了无线传感器网络的覆盖范围和传感器节点数量的变化。始化算法参数和传感器节点的属性。子群被初始化。目标区域中，随机数用于形成每个传感器节点的初始位置。据由位置形成的矢量，初始化全局粒子群中所有粒子的粒子矢量[5]。有粒子的位置向量是。粒子的初始速度设置为0，并将粒子群中所有粒子的速度向量设置为。
应度函数计算粒子的适应度值。复调整粒子的速度和位置。果该算法执行第一次迭代，则所有粒子回收的最佳历史位置就是将最佳全局位置gbest替换为最佳位置。算法的第一次迭代期间，使用位置和速度更新方差来校正所有粒子的位置和速度，并定义了粒子速度的上限和下限，位置的上限和下限分别是posMax和posMin。面分析的基本粒子群算法在迭代收敛过程中会遇到最佳局部解。了优化无线传感器网络的覆盖范围，本文将准物理力算法和粒子群算法相结合，提出了一种面向准物理力的粒子群算法。线传感器网络的一种优化方法，利用准物理力优化粒子群优化算法的速度校正过程[6]，提高了收敛效率，可均衡传感器节点之间的距离并减少重复覆盖。对无线传感器网络的区域覆盖问题，本文提出了准通用重力和库仑力的两种伪物理方案。
乎是万有引力模型。用网格方法，将目标范围以平衡的方式划分为多个像素，并且将每个像素视为一个质量点以形成一个质量点。个传感器节点被认为是具有感知半径的圆。公式中：用于描述粒子与圆心之间的距离；用于描述圆的质量；它用来描述由发现的粒子形成的圆的重力；重力带的作用是有限的[7]。立库仑力模型。个传感器节点都被认为是具有检测半径的圆之间的库仑力，当质量点没有完全覆盖时，就没有库仑力，而所有质量点被遮盖时，库仑力的存在可以确保在圆周上进行检测。点的部署是平衡的[8]，以减少重复覆盖的问题并获得最佳的覆盖结果。公式中：和是圆圈形成的电量；它用于描述两个圆心之间的距离，并且排斥力的区域可以限制在相邻节点之间。物理力算法可以利用准通用重力和库仑力来调节移动传感器节点的扩展过程，并有效地控制传感器节点的距离，以减少重复覆盖。准物理力算法和粒子群算法相结合，以提供一种针对准物理力的粒子群优化方案。以得到解析公式（1）。子群算法的粒子速度演化与粒子的最优位置和粒子群的最优位置有关。置和速度是随机生成的。果粒子数量少，则优化效果会很小，并且某些粒子会导致退化问题，从而偏离最佳解决方案[9]。动浏览步骤（2）至（5），直到满足端子规格。了测试该方法的覆盖性能，在原始节点的不同部署状态下进行了10次独立的优化实验，该方法的平均覆盖率和基本粒子群算法均得到表1给出了平均400次迭代的平均时间，网络的平均均匀性以及每个节点的平均位移距离。1的分析表明，本文中该方法的覆盖范围增加了8相对于基本粒子群算法，平均网络平衡也更低，这表明该方法部署的无线传感器网络的节点分布和功耗都比较小。平衡。个节点的平均位移距离减少了4.63 m，解决了节点移动造成的能耗问题。验将无线传感器网络的人口数量固定为13，将检测节点的检测半径固定为2.3 m。别使用本文的方法和基本的粒子群算法来实现无线传感器网络覆盖的优化。示1。1的分析表明，基本粒子群算法收敛的迭代次数为375，本文中该方法收敛的迭代次数为265。收敛效率提高了34.6％，表明本文方法具有更快的收敛效率，并使无线网络的传感器网络覆盖优化的效率达到了改善。2说明了不同检测半径下本文基本粒子群方法和算法的覆盖范围和迭代时间的变化。过分析图2（a），我们可以看到本文中该方法的覆盖范围大于基本粒子群方法的覆盖范围。检测半径小于2 m时，两种方法的覆盖范围相似。检测半径大于5 m时，恒温阀芯两种方法都可以实现完全覆盖。2（b）的分析表明，在相同的感知半径下，本文方法的收敛时间小于基本粒子群算法，并且具有很强的性能。’优化。图2中结果的完整分析表明，与基本粒子群算法相比，本文方法具有更高的覆盖范围和更低的迭代次数，这主要是因为本文的方法结合了基于基本粒子群算法的准物理力，可减少重复覆盖。改善了覆盖范围和收敛速度，在优化覆盖范围方面具有更高的性能。解决基本粒子群算法在迭代收敛过程中局部最优解的问题，提出了一种改进的粒子群优化方法，用于优化粒子群算法的覆盖范围。线传感器网络。方法具有较高的整体搜索性能，并且可以更快地获得最佳整体。善无线传感器网络有效覆盖范围的解决方案。
本文转载自
恒温阀芯 https://www.wisdom-thermostats.com