增强和声搜索算法优化无线传感器网络连通覆盖

本文档探讨了无线传感器网络（WSN）中的重要问题——连通性和覆盖，这两个因素对网络服务质量（QoS）有重大影响。在WSNs中，目标是找到放置传感器节点的位置，以满足既定的覆盖范围又保持高连接性的需求，这是一个具有挑战性的优化问题。作者针对这一问题提出了一个改进的和声搜索算法（Enhanced Harmony Search, 简称EHSS），其核心目的是为了提高无线传感器网络的连通性和覆盖率。 EHSS算法是一种基于生物启发的搜索策略，借鉴了音乐中的和声概念，通过模仿鸟群觅食或人类创作音乐的过程来寻找最优解决方案。它通过迭代计算不同位置节点的和声效果（即网络的连通性和覆盖性能），不断调整节点的部署位置，直到找到一个能够同时最大化覆盖面积和保持内部节点间有效通信的最优布局。 该算法的关键步骤包括： 1. 初始化：设置一组随机的传感器节点位置作为搜索起点。 2. 适应度函数：定义一个评估指标，如平均连接度和最小连通分量，来衡量当前节点部署的性能。 3. 产生新解：根据和声搜索规则，结合随机性和局部搜索策略，生成新的节点位置可能。 4. 更新：比较新解与当前最佳解的适应度，如果新解更好，则更新最佳位置。 5. 迭代：重复步骤3和4，直到达到预设的停止条件，如最大迭代次数或适应度值达到阈值。 通过这种方式，EHSS算法能够在资源受限的WSN环境中，高效地解决多重连通覆盖问题，有助于提高网络的生存能力和数据传输可靠性。此外，文章还提到了该研究的资助背景，包括来自重庆教委、社科规划项目以及重庆工商大学的科研基金，反映了其在实际应用中的重要性和研究价值。 这篇论文提供了无线传感器网络中连通性与覆盖优化的新方法，为未来WSN的设计、部署和管理提供了有价值的技术参考。