改进鱼群算法优化无线传感器网络覆盖：提升全局性能与节能

本文主要探讨了"基于改进鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化"这一主题。针对无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）在实际应用中常遇到的问题，如节点部署不均匀导致的覆盖率不足和能耗不均衡，研究者提出了一种创新的优化方法。该方法以提高网络覆盖率、提升节点利用率和实现能耗均衡为目标，利用了人工鱼群算法进行优化。 传统的鱼群算法虽然能够模拟生物群体行为，但在解决复杂优化问题时，容易陷入局部最优解，影响全局搜索性能。为了解决这个问题，文中提到的改进人工鱼群算法引入了混沌运动的遍历性特性。混沌运动具有非线性和不可预测性，这使得算法能够更好地探索搜索空间，避免陷入局部最优，从而增强了全局搜索能力。 此外，作者还结合了反馈策略来优化求解过程。反馈策略可以帮助算法根据当前的搜索结果调整下一步的决策，以更快地收敛到全局最优解。这种策略的引入不仅提高了算法的效率，还能确保在较少的工作点下获得更好的网络覆盖优化效果。 通过计算机仿真的方式，研究者对比了改进后的算法与传统方法，结果显示新算法在全局范围内表现更为出色，能够找到更优的网络覆盖解决方案。这意味着在相同的资源消耗下，改进的人工鱼群算法能够实现更高的网络覆盖率和更均衡的能耗分配，这对于能源有限的无线传感器网络来说，具有重要的实际意义。 这篇论文的关键知识点包括：无线传感器网络的覆盖优化问题，改进的人工鱼群算法，混沌运动的遍历性在优化中的应用，以及反馈策略对算法性能的提升。这些技术的应用有望提升WSN的整体性能，使之在各种环境监测、军事侦察等领域发挥更大的作用。