增强鱼优化算法的应用在传感器的覆盖范围优化上
Yong Xu1, Baicheng Zhang1, Yi Zhang1
1College of Electrical and Computer Science, Jilin Jianzhu University, Changchun 130119, China.
Biomimetics (Basel, Switzerland)
|August 25, 2023
概括
本研究介绍了一种增强的鱼优化算法 (WOA-LFGA),以改善无线传感器网络 (WSN) 的覆盖范围. 这种新的算法显著提高了WSN节点分布和整体网络性能.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
- 网络工程 网络工程
背景情况:
- 无线传感器网络 (WSN) 对物联网 (IoT) 是至关重要的.
- 在WSN的一个关键挑战是由于传感器节点分布不均,实现充足的覆盖.
- 现有的优化算法很难有效地解决WSN覆盖范围的限制.
研究的目的:
- 为优化WSN覆盖提供一种新的增强鱼优化算法 (WOA-LFGA).
- 提高标准WOA的全球和本地搜索能力.
- 为了验证WOA-LFGA在WSN覆盖率优化中的有效性.
主要方法:
- 整合Lévy飞行以提高全球搜索和收速度.
- 纳入基因算法机制,以改进本地和随机搜索.
- 在29个数学优化问题和WSN覆盖模型上测试WOA-LFGA.
主要成果:
- WOA-LFGA表现出与主流优化算法相比具有高度竞争力的性能.
- 该算法在WSN覆盖率优化方面显示出显著的改进.
- 模拟结果证实了算法的实用性和有效性.
结论:
- 增强的WOA-LFGA算法为WSN覆盖率优化提供了卓越的解决方案.
- 莱维飞行和遗传算法的集成有效地解决了WSN的局限性.
- WOA-LFGA提供了一种强大而高效的方法来提高物联网网络性能.
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