优化无线传感网络覆盖：一种改进的禁忌搜索算法

"基于改进禁忌算法的无线传感网络覆盖优化研究 (2015年)" 本文探讨了在无线传感器网络（WSNs）中，由于传感器节点高密度部署导致的工作节点选择困难的问题。研究的重点在于多目标组合优化，即网络区域覆盖率和工作节点利用率的优化，以解决无线传感网络覆盖优化问题。作者运用了改进的禁忌搜索算法来解决这一挑战。 传统的禁忌搜索算法通常包括生成初始解、评估解的质量、禁忌策略避免早熟收敛以及扰动策略增强搜索性能等步骤。在此基础上，作者设计了一种结合随机性和贪婪性的优化初始解构造方法，旨在更好地适应WSNs的特性。同时，引入了多样化扰动策略，以增加解的多样性，进一步提升全局搜索效率，帮助算法更快地找到更优解。 仿真结果显示，该改进的禁忌搜索算法能够迅速收敛于高质量解，有效地选择工作节点集合，减少网络冗余。这样的优化不仅有助于降低网络能耗，还能显著延长网络的生存时间。这对于能源有限且依赖电池供电的WSNs至关重要，因为它们需要尽可能高效地利用能量资源。 论文还引用了前人的工作，其中一些研究已经利用启发式算法如加权遗传算法和约束优化方法来处理WSNs的覆盖问题。这些算法的引入丰富了无线传感器网络覆盖优化的方法论，并为后续研究提供了理论基础和实践参考。 这篇论文提出的改进禁忌算法为无线传感器网络覆盖优化提供了一种新的解决方案，它在解决节点选择难题的同时，兼顾了网络覆盖和能源效率，对于实际部署的WSNs具有重要的理论和实践价值。通过深入研究和应用这种算法，可以进一步推动WSNs在环境监测、军事侦察、健康监护等领域的广泛应用。