[发明专利]一种无线传感器节点部署方法、存储介质及计算设备

说明书

本发明公开了一种无线传感器节点部署方法、存储介质及计算设备，采用佳点集对萤火虫在目标监测区间进行种群初始化，使萤火虫个体均匀的分布在目标区域中，增强萤火虫个体的解空间遍历性；再引入变形sigmoid函数曲线拥有非线性指数递减特点来改进的萤火虫算法，使得在目标区域寻找新的高亮度个体的能力和在当前最优解附近寻找新的高亮度个体能力之间保持平衡；最后通过高斯分布进行微小扰动，克服萤火虫算法迭代后期个体逐渐向适应度值较好的个体靠拢所导致的陷入早熟的陷阱。

技术领域

本发明属于无线传感网络技术领域，具体涉及一种基于佳点集自适应优化萤火虫算法的无线传感器节点部署方法、存储介质及计算设备。

背景技术

无线传感网络(WSNs)是由多个传感器节点组成，通过无线通信的方式以自组织形式组成的多跳无线网络。网络中的每个节点具有感知通信、计算储存数据、处理传输数据的能力，而无线传感网络因具有部署灵活、可靠性高等优势被广泛的应用到军工农林，航天航空，结构健康监测等领域。传感器节点目标区域覆盖率是衡量WSN服务质量的指标之一，为了给WSN覆盖优化问题提供了新的思路，群智能算法被应用于该领域提升WSNs的综合性能。

现有方法存在在演化后期存在盲目搜索现象，后期精细局部搜索难以跳出局部最优，以及未实现目标区域的百分百覆盖的问题。虽然在WSN节点部署上行之有效，但为了满足实际应用的需求，WSN的覆盖率仍需提高。

于是，将目光转移到佳点集和自适应惯性权重策略优化标准萤火虫算法(GPSAFA)，并基于该算法对目标监测区域确定传感器节点位置使得网络覆盖率达到最大，覆盖冗余和覆盖漏洞达到最小，搜索速度和精度都有所提高。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于佳点集自适应优化萤火虫算法的无线传感器节点部署方法、存储介质及计算设备，解决现有的无线传感器网络中覆盖空洞和覆盖冗余缺乏行之有效方法等问题。

本发明采用以下技术方案：

一种无线传感器节点部署方法，包括以下步骤：

S1、设置光吸收系数、最大吸引力、步长因子，种群规模，迭代次数和维度参数；

S2、根据步骤S1设定的参数，采用佳点集方法对目标监测区间的种群进行初始化，得到每个萤火虫的位置信息及对应的适应度值；

S3、利用变形sigmoid函数曲线作为惯性权重和变步长策略，对步骤S2每个萤火虫的位置信息及对应的适应度值进行优化，实现对萤火虫个体从t时刻到t+1时刻位置信息及对应的适应度值的迭代更新，确定种群中当前全局最优值和当前局部极值；

S4、根据步骤S3确定的种群当前全局最优值和当前局部极值，使用改进后的惯性权重更新公式和改进后的步长更新公式分别更新惯性权重和步长因子来更新每个萤火虫位置；

S5、根据步骤S3确定的种群中当前全局最优值和当前局部极值，对步骤S4更新后的萤火虫个体适应度值进行高斯扰动，对比更新前后个体位置的适应度值，保留个体位置适应度值大于设定阈值的个体位置，确定更新至最优覆盖率时的最大迭代次数；

S6、如果当前迭代次数大于步骤S5得到的最大迭代次数，结束并输出最优覆盖率和传感器节点位置图，完成无线传感器节点部属。

具体的，步骤S2中，计算佳点集具体为：

S201、设V_D是D维Euclidean空间内的单位立方体，即x∈V_D，x∈(x₁,x₂,…x_D)，0≤x_i≤1，i＝1,2,…,D；