HSSSA算法优化WSN覆盖：融合混沌与反向学习策略

在赵尚飞的硕士学位论文《基于改进麻雀搜索算法的WSN覆盖优化研究》中，作者深入探讨了无线传感器网络（WSN）在新时代背景下的重要性。WSN作为物联网的关键组成部分，其覆盖优化是确保网络服务质量及延长网络寿命的关键技术。主要挑战包括能源效率和覆盖均匀性，因为传感器节点的电池寿命有限，且在恶劣环境中的部署可能导致覆盖空洞和节点冗余。 论文的核心贡献在于提出了一种名为混合策略麻雀搜索算法（HSSSA）的创新优化策略。HSSSA融合了混沌系统的特点，通过Tent混沌映射为初始种群提供多样性，增强了算法的全局搜索能力。同时，引入反向学习策略来扩展搜索范围，并利用惯性因子和Levy飞行策略增强局部搜索的精度。此外，论文还采用了随机游走策略对最优解进行扰动，以进一步提升局部搜索效率。 论文通过基准测试函数验证了HSSSA在解决WSN覆盖优化问题上的稳定性和可行性。在二维平面环境下，作者构建了以覆盖率为目标的数学模型，用于评估HSSSA在实际优化过程中的性能。通过选择特定测试案例，论文展示了改进算法在提高WSN覆盖均匀性和降低能耗方面的显著效果。 总体而言，赵尚飞的研究不仅解决了WSN部署中的关键问题，还为后续研究者提供了实用的算法工具，对于提升无线传感器网络的部署效率和整体性能具有重要的理论和实践价值。