异构无线传感器网络多重覆盖节点调度：差分算法优化

"基于差分算法的异构无线传感器网络多重覆盖节点调度方案，由李鸣等人于2012年发表在《传感技术学报》第25卷第6期，旨在解决异构无线传感器网络中不同目标覆盖质量的需求问题。通过优化节点调度，以实现网络有效覆盖率最大化和工作节点数最小化，同时考虑节点能量约束，以提高覆盖性能并减少能耗。" 在无线传感器网络中，节点的分布和工作模式对整个网络的覆盖效果和寿命具有重大影响。传统的调度算法可能无法满足特定区域或热点目标的高覆盖需求。因此，该研究提出了一种基于权重的多重覆盖算法，此算法适用于存在不同覆盖质量需求的场景。算法的核心是改进的差分进化算法，这是一种全局优化方法，能够有效地搜索解决方案空间，找到最优的节点工作状态。 差分进化算法是一种群体智能优化策略，通过模拟生物进化过程中的“适者生存”原则，不断迭代和改进种群，从而逼近最优解。在本研究中，该算法被用来调整传感器节点的工作状态，以达到最佳的覆盖和能耗平衡。算法考虑了不同兴趣点（POI）的覆盖质量差异，确保所有区域都能得到适当的关注，同时避免过度消耗节点能量。 通过仿真结果，该算法表现出色，不仅满足了热点区域的监测需求，还显著提升了网络的整体覆盖质量。与随机调度算法相比，它能更有效地减少能耗，延长网络生命周期。此外，算法还能在保持覆盖率的同时，减少工作节点的数量，进一步优化了网络资源的利用。 "基于差分算法的异构无线传感器网络多重覆盖节点调度方案"为异构无线传感器网络的节点调度提供了一个有效的工具，它能够适应多样化的覆盖需求，优化网络性能，降低能耗，对于无线传感器网络的设计和管理具有重要的理论和实践意义。这一研究成果为后续的无线传感器网络优化研究提供了新的思路和方法。