扇形传感器区域覆盖优化的虚拟力导向粒子群算法

资 源 简 介

扇形传感器区域覆盖优化的虚拟力导向粒子群算法

详 情 说 明

扇形传感器区域覆盖优化是无线传感器网络中的关键问题，传统方法难以处理扇形区域的特异性。虚拟力导向粒子群算法通过融合两种机制的优点，实现了更高效的覆盖优化。

虚拟力模型通过模拟物理粒子间的引斥力来调节传感器位置。在扇形覆盖场景中，虚拟力的计算需要考虑传感器的朝向角度和感知范围的特殊性。粒子群算法则赋予传感器节点群体智能，每个节点根据个体最优和群体最优不断调整自身位置和朝向。

该混合算法首先初始化传感器节点的位置和朝向，然后迭代执行以下核心步骤：根据当前覆盖空洞计算虚拟力，评估个体与群体最优解，结合两种信息更新速度和位置。针对扇形区域，算法特别设计了角度优化机制，确保传感器朝向能够动态调整以扩大有效覆盖范围。

相比传统方法，这种算法能更好地适应扇形传感器的方向性特征，通过群体智能避免陷入局部最优。实际应用中可通过调节虚拟力参数和粒子群权重来平衡探索与开发能力，适用于环境监测、安防监控等扇形传感场景。