计算机应用研究

作者：李守玉,何庆,陈俊,

单位：贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025；

关键词：无线传感器网络,平衡优化器算法,环绕反向学习,动态正余弦因子,混沌浓度更新,覆盖优化,

基金：贵州省科技计划项目重大专项项目(黔科合重大专项字［2018］3002)；贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004)；贵州大学培育项目(黔科合平台人才［2017］5788)；贵州省科学技术厅(黔科合基础—ZK［2021］一般335)；；

针对无线传感器网络在节点部署过程中存在节点覆盖空白及重叠覆盖的问题，提出一种改进平衡优化器算法（IEO）的网络覆盖优化。首先，利用环绕反向学习提高初始化种群质量，增强算法的优化能力；其次，引入动态正余弦因子进一步平衡全局搜索与局部开发能力，促使粒子种群对搜索空间中进行广泛搜索和深度挖掘；最后，通过在浓度更新阶段加入circle混沌映射增加种群多样性，提高算法逃离局部最优的能力。实验结果表明，将IEO算法应用于WSN的覆盖优化实验中，与标准平衡优化器算法及其他改进算法相比，其能有效降低部署成本，表现出了更高的网络覆盖率，改善了网络的监测质量。

来源：2022年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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