基于粒子群算法的无线传感器网络优化PSO WSN Networks

资 源 简 介

基于粒子群算法的无线传感器网络优化PSO WSN Networks

详 情 说 明

粒子群算法在无线传感器网络优化中的应用已成为研究热点。这种仿生智能算法通过模拟鸟群觅食行为，能有效解决WSN中的关键问题。

核心优化目标通常包括网络覆盖率和节点能耗均衡两大方面。每个传感器节点被抽象为粒子群中的个体，其位置向量代表可能的网络配置方案。算法通过迭代更新粒子的速度和位置，逐步寻找最优解。

在覆盖优化中，适应度函数常设计为区域覆盖率最大化。粒子群通过信息共享机制，使得优秀个体的位置信息能够指导整个群体向高覆盖区域移动。同时引入动态权重因子来平衡全局和局部搜索能力。

能耗均衡方面则通过优化节点工作调度来实现。算法会评估不同部署方案下的网络生命周期，寻找使所有节点能耗分布最均匀的配置。这能显著延长网络整体运行时间。

实际应用中还需考虑障碍物规避、通信干扰等约束条件。改进的粒子群算法会加入约束处理机制，确保生成的解具有工程可行性。实验表明，与传统方法相比，该算法在收敛速度和优化效果上都具有明显优势。