改进人工鱼群算法优化WSN覆盖：性能提升与实验验证

本文主要探讨了在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）部署中，如何通过改进人工鱼群算法来优化网络覆盖。无线传感器网络是一种由大量小型、低功耗设备组成，用于监测和传输数据的网络，其部署的合理性直接影响到网络的整体效能。在这个背景下，研究者提出了一个基于改进人工鱼群算法的覆盖优化策略。 人工鱼群算法是一种模拟生物群体行为的优化算法，如鸟类迁徙或鱼类觅食的启发式搜索方法。在原始的算法中，鱼群成员（称为“粒子”）通过协作寻找最佳解决方案。在改进版的算法中，作者对人工鱼的分类进行了创新，通过适应值将鱼群划分为不同的类别。每个类别对应着不同级别的视野范围，这样可以根据分类和迭代次数动态调整人工鱼在觅食过程中的探索行为，使得算法能更有效地避开局部最优区域。 为了进一步提升算法性能，引入了变异机制，针对适应值较低的个体，增加它们向最优解方向搜索的概率。这种变异机制有助于算法跳出局部最优，加快收敛速度，提高寻优精度。这种方法能够确保算法在寻找最佳部署方案时，既能保持全局视野，又能在必要时进行灵活调整，从而实现更有效的WSN覆盖优化。 实验结果显示，与基础人工鱼群算法相比，改进的人工鱼群算法在优化网络覆盖方面表现更为出色，证明了其在实际应用中的可行性。研究结果对于无线传感器网络的规划和管理具有重要意义，能够帮助网络管理员更加高效地部署和维护传感器节点，提升整个网络的覆盖率和整体性能。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种基于改进人工鱼群算法的WSN覆盖优化策略，通过动态调整鱼群行为和引入变异机制，有效解决节点部署问题，为无线传感器网络的设计和优化提供了一种新颖且高效的解决方案。