单移动信标节点路径规划：高斯递减灰狼优化算法

"本文提出了一种基于单个移动信标节点的路径规划方法，旨在解决无线传感器网络中定位覆盖率低和网络成本高的问题。通过分析网络内未知节点的分布，设置虚拟信标节点，结合改进的灰狼优化算法，解决旅行商问题（TSP）以获取移动信标节点的最优路径。这种方法在仿真实验中表现出提高定位覆盖率和降低网络成本的效果。" 在无线传感器网络中，节点通常需要定位以便进行各种监测和数据收集任务。然而，传统的路径规划方法可能忽视了网络中未知节点的分布情况，导致定位效率低下和网络运行成本增加。为了解决这些问题，该研究提出了一种创新的方法，它依赖于单个移动信标节点来实现更有效的路径规划。 首先，该方法根据网络中未知节点的分布情况，智能地确定虚拟信标节点的位置和数量。这些虚拟信标节点可以补充固定信标节点的功能，帮助提高整个网络的定位覆盖率，尤其是在节点分布不均匀的情况下。 接下来，研究中引入了一种基于高斯递减策略的非线性动态变化收敛因子改进灰狼优化算法。灰狼优化算法是一种自然启发式优化算法，模拟了灰狼群的狩猎行为来寻找全局最优解。在此基础上，通过高斯递减策略调整收敛因子，能够使算法在搜索过程中保持较好的全局探索能力和局部搜索能力，从而有效地解决旅行商问题，即找到访问所有节点并返回起点的最短路径。 通过应用这个优化后的算法来规划移动信标节点的路径，可以在确保覆盖所有未知节点的同时，最小化移动信标节点的移动距离，从而降低网络的能耗和维护成本。仿真结果显示，采用这种路径规划方法后，网络的定位覆盖率显著提高，同时降低了网络的总体成本。 该研究提出的基于单个移动信标节点的路径规划方法，结合虚拟信标节点和改进的灰狼优化算法，为无线传感器网络的路径规划提供了一个有效且经济的解决方案。这种方法对于优化网络性能，特别是对于那些资源有限且需要高效定位服务的无线传感器网络，具有重要的理论和实践意义。