基于改进布谷鸟搜索算法的无线传感器网络覆盖优化
周恺卿
杨森宇
康棣文
欧云
吉首大学 通信与电子工程学院,湖南 吉首 416000
摘要：目的 为了提高无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)覆盖率,提出一种针对WSN覆盖优化的改进布谷鸟搜索(improved cuckoo search with multi-strategies,ICS-MS)算法.方法 ICS-MS算法基于对标准布谷鸟搜索算法的寻优过程进行分析,通过建立马尔可夫模型,分析迭代过程,明确改进方向,降低自转移概率,减少平均理论迭代次数,进行一系列改进策略选择.首先,引入分阶段逐维更新策略,以减轻高维空间中的维度耦合效应,降低解空间的自转移概率;其次,在执行Lévy飞行操作后,依据个体适应度进行精英保留,并通过反向搜索操作扩展搜索域;最后,采用基于多策略的随机偏好游走算法,结合全局最优解的信息,引导种群向最优解方向进化.实验基于节点同构、节点感知范围与通信范围相同、节点实时感知假设,对WSN覆盖优化问题进行建模,并提出布谷鸟个体的构建方法.同时,以最大化WSN覆盖率为目标,实验采用点监测离散化方法,在节点数量20,30场景下,对ICS-MS算法与标准布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)及其 6种变体(MACS,DA-DOCS,WCSDE,ICS-ABC-OBL,CSDE,ICS)进行比较.结果 结果表明,ICS-MS算法在节点数 20时,相较于对比算法,覆盖率平均提升17.12%～17.35%;在节点数30时,覆盖率平均提升10.09%～18.05%.结论 ICS-MS算法在WSN覆盖优化领域展现出更均匀的节点分布、更高的覆盖率和更快的收敛速率.
关键词：无线传感器网络马尔可夫链布谷鸟搜索算法逐维更新反向搜索
分类号：TN183(真空电子技术)
资助基金：国家自然科学基金(62066016)湖南省自然科学基金资助项目(2024JJ7395)湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(22B0549)
论文发表日期：2025-07-31
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 48-58,141 )
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