3D无线传感器网络覆盖优化：基于改进海洋捕食者算法的研究

"基于改进海洋捕食者算法的三维无线传感器网络覆盖优化研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了在三维无线传感器网络(3D WSN)覆盖优化的问题，作者肖航通过应用改进的海洋捕食者算法(IMPA)提出了两种覆盖优化技术。无线传感器网络在物联网中扮演着关键角色，其覆盖问题直接影响网络性能和服务质量。传统的二维覆盖方法在复杂的3D环境中不再适用，因此，3D WSN覆盖技术成为当前研究的重点。 论文的主要贡献和创新点包括： 1. 针对3D曲面WSN覆盖，设计了一种多策略集成的海洋捕食者算法。为弥补布尔感知模型在3D环境中的不足，论文提出了一种概率覆盖模型，更适应3D曲面的覆盖需求。同时，针对海洋捕食者算法在优化问题中可能出现的低精度和局部搜索能力不足，论文引入了随机反向学习策略以增强种群多样性，并结合差分进化算子。此外，借鉴混合蛙跳算法的分组思想，设计了局部搜索策略，以提升算法的局部探索能力。通过引入准反射反向学习机制和改进的种群边界策略，加快了算法的收敛速度。实验结果显示，IMPA算法在3D曲面WSN覆盖问题上的优化效果优于其他四种同类算法，具有良好的地形适应性和更长的网络生命周期。 2. 对于3D真实地形下的WSN覆盖优化，论文提出了一种基于强化学习的改进海洋捕食者算法。这种方法利用强化学习的决策制定能力，可能进一步提升了算法在复杂地形条件下的覆盖效果和网络性能。 这篇论文为3D WSN覆盖优化提供了解决方案，通过改进的优化算法提高了网络的覆盖质量和效率，对于实际的无线传感器网络部署和管理具有重要的理论和实践价值。这些研究也为未来3D无线传感器网络的覆盖优化提供了新的研究思路和技术手段。