[发明专利]一种基于粒子群优化和变异算子的无线传感器网络节点部署方法

摘要

本发明提出一种基于粒子群优化和变异算子的无线传感器网络节点部署方法。将所有传感器随机散布在目标区域中，将各传感器的初始坐标作为粒子群算法中的粒子初始位置，将无线传感器网络的覆盖率作为粒子群算法的目标适应值函数；通过粒子群算法得出的全局历史最优解，并且根据最优解获得粒子自身的最优值，所述最优值就是在目标区域部署传感器的最佳位置。本发明通过改进惯性权重计算方法，提高算法的局部搜索能力；通过给粒子个体一个变异概率，使其重新计算个体历史最优解，有效避免整个算法陷入局部最优解，提高了传感器的利用率，降低了组建无线传感网的成本。

主权项

一种在无线传感器网络中部署传感器节点的方法，其特征在于，将所有传感器随机散布在目标区域中，将各传感器的初始坐标作为粒子群算法中的粒子初始位置，将无线传感器网络的覆盖率作为粒子群算法的目标适应值函数；通过粒子群算法得出的全局历史最优解，并且根据最优解获得粒子自身的最优值，所述最优值就是在目标区域部署传感器的最佳位置；通过粒子群算法得出的全局历史最优解的过程为：Step 1，对粒子的位置x0i和速度v0i进行初始化；Step 2，计算粒子的惯性权重w*以及粒子的目标适应值R(G)，并且记录下粒子的个体历史最优解Rti和全局粒子最优解Rtg，t为当前迭代次数；Step 3，更新粒子的速度xi和位置vi，重新计算粒子的惯性权重w*和目标适应值R(G)，更新粒子的个体历史最优解Rti和全局历史最优解Rtg；Step 4，计算粒子的适应性标准差S，如果S≠0并且t≤tmax，则返回Step 3；如果S＝0并且t≤tmax，则对部分粒子进行变异操作，并重新计算粒子的个体历史最优解，然后返回Step 3；否则，粒子群算法结束。