使用改进鲸鱼优化算法解决WSN覆盖率问题

"基于改进鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化" 本文主要探讨了无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSNs）中的覆盖优化问题。在随机部署的WSNs中，由于移动节点分布不均匀，可能会导致网络覆盖度低，进而影响网络性能。为解决这一问题，作者建立了一个旨在最大化网络覆盖的优化模型，并提出了一种基于改进鲸鱼优化算法（Improved Whale Optimization Algorithm，简称IWOA）的网络覆盖优化策略。 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）是受到海豚社交行为启发的一种全局优化算法，它模拟了海豚捕食的行为来寻找最优解。然而，原始的WOA在处理复杂优化问题时可能面临收敛速度慢、早熟等问题。因此，作者首先对鲸鱼优化算法进行了改进，通过量子位编码的布洛赫坐标来初始化种群，增加了种群的多样性，同时扩展了搜索空间的遍历能力。 其次，为了平衡全局探索和局部搜索的能力，作者提出了一个基于步长的改进位置更新方法。这种方法可以防止算法过早陷入局部最优，从而提高全局寻优效率。在搜索过程中，算法需要在广泛探索和深入挖掘之间找到合适的平衡，以确保找到更优解。 最后，作者引入了 levy 飞行的概念来扰动个体的位置更新，Levy flight 是一种模拟自然界中某些动物迁徙路径的随机行走模式，它具有长跳和短跳的组合，能够帮助算法在大范围内跳跃，避免陷入局部最优，进一步提升算法的探索性能。 通过对WSN覆盖优化模型的应用，该策略能有效改善网络的覆盖情况，提高数据采集的全面性和可靠性，对于WSNs的稳定运行和资源管理具有重要意义。实验结果验证了改进后的鲸鱼优化算法在解决WSN覆盖问题上的有效性，表明其相比于未经改进的算法有更高的优化能力和更快的收敛速度。 该研究为WSNs的覆盖优化提供了一种新的解决方案，为未来无线传感器网络的设计和优化提供了理论支持。通过结合量子计算概念和生物行为模拟，改进的鲸鱼优化算法展现了强大的适应性和鲁棒性，有望在实际WSN应用中得到广泛应用。