融合环境知识PSO算法的WSN覆盖优化

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融合环境知识PSO算法的WSN覆盖优化
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基金项目:国家自然科学基金资助项目(12161043; 61662029);江西省自然科学基金资助项目(20192BAB201007);江西省教育厅科技项目资助(GJJ160623;GJJ17049);江西理工大学青年英才支持计划项目(2018)

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针对传统的粒子群优化算法在解决多障碍物环境内的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)覆盖优化问题时存在盲目性的不足,提出一种融合环境知识的粒子群优化(Particle Swarm Optimization with Environmental Knowledge, PSOEK)算法.在PSOEK算法中,根据无线传感器节点在多障碍物环境下的状态,提出融合环境知识的扩散运动速度公式和碰撞运动速度公式,设计自适应的参数策略,提高多障碍物环境内的WSN覆盖率.试验结果表明:相比于传统算法,PSOEK算法在解决多障碍物环境内的WSN覆盖优化问题时有着更优异的性能.

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郭肇禄*,赵瑞壮,杨火根,李康顺.融合环境知识PSO算法的WSN覆盖优化[J].湖南科技大学学报（自然科学版）,2025,40(4):89-98

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在线发布日期: 2025-12-03

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