虛擬導向的改進灰狼算法綜合無線傳感器網絡布局

秦宇祺 張雪 張倩倩 黃鵬

摘 要：為了提高無線傳感網絡覆蓋率和目標檢測概率，動態無線傳感網絡布局優化成為無線傳感器網絡覆蓋研究的關鍵。由于傳統的灰狼算法在優化過程中難以協調全局探索和局部開發能力，文中將基本灰狼算法（GWO）與Logistic序列變異，并與干擾粒子相結合，采取一種從整體到局部的優化策略，同時學習虛擬力算法在指導無線傳感節點散步過程中的優越性，對狼群位置更新機制做出一些改進，提出一種虛擬導向的改進灰狼算法，在有效提高網絡覆蓋率的同時，提高算法的收斂速度和收斂精度。

關鍵詞：GWO;動態網絡布局;Logistic序列變異;干擾粒子;虛擬力;傳感器

中圖分類號：TP39;TN911.72文獻標識碼：A文章編號：2095-1302（2019）09-000-05

0 引 言

隨著無線通信技術、嵌入式計算技術、傳感器技術、微電子技術的高速發展，無線傳感器網絡（Wireless Sensor Network，WSN）應運而生[1]。無線傳感器網絡以其低功耗、低成本、分布式、自組織等特點為信息感知帶來一場新的變革，被廣泛運用于目標跟蹤和環境監測等領域。由于傳感器節點的能量有限及其應用區域的特殊性，為了增強無線傳感器網絡的監測質量、提高網絡可靠性，動態無線傳感器網絡布局優化已成為無線傳感器網絡性能優化的關鍵[2]。

近年來，研究人員嘗試從不同角度解決傳感器節點位置優化問題，在文獻[3]中，研究了基于移動機器人的節點部署算法—假設節點均具有準確定位能力，利用已有信息部署后續節點。但由于依次部署會導致較長延時，因此不具有普遍性。……