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摘要：本发明涉及一种基于FOA‑LEVY的无线传感器网络覆盖优化方法，应用于无线传感器网络覆盖优化问题中网络覆盖率低、节点网络使用寿命短等问题，同时实现传感器节点的最优部署。该算法在传统果蝇优化算法的基础上，在初始种群更新时加入了反向学习策略，优化种群结构，提高算法收敛性能；针对果蝇算法中固定步长易陷入局部最优的情况引入Levy飞行策略，使搜索步长够在长短距离之间随机变化，利用其中少数长距离跳跃使算法跳出局部最优,从而增强算法对全局最优的搜索能力，加快收敛速度。
主权项：1.一种基于FOA-LEVY的无线传感器网络覆盖优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，在监测区域内，划分为个网格，随机投放个无线传感器网络节点， 构成无线传感器节点集合，每个无线传感器节点的感知半径和通信半径均相同； 步骤2，根据每个传感器节点被检测到的概率，继而计算出每个传感器网络节点被整个 无线传感器网络节点集合感知的联合概率，计算得到无线传感器网络的覆盖率； 步骤3，对传统果蝇优化算法进行改进，根据反向学习策略进行种群初始化果蝇种群、加入Levy飞行平衡全局搜索和局部搜索能力，得到改进后果蝇优化算法；步骤4，将无线传感器网络的覆盖率作为改进果蝇优化算法的适应度函数，根据无线传感器节点的位置初始化果蝇种群，每一个果蝇代表一种解决方案；步骤5，以最大适应度为改进果蝇优化算法的优化目标，果蝇群体结合改进策略进行寻优操作，不断更新种群位置；步骤6，在算法达到最大迭代次数时，保留群体最优位置和适应度，并输出最优节点分布位置和网络最优覆盖率，完成对监测区域的覆盖优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 一种基于FOA-LEVY的无线传感器网络覆盖优化方法
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