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基于有向傳感器網(wǎng)絡DSN覆蓋算法

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  針對感知方向可調(diào)的有向傳感器網(wǎng)絡(DSN),為最大限度減少覆蓋空洞和重疊區(qū),從而提高有效覆蓋率,提出了差分進化融合混合虛擬力的DSN覆蓋算法。首先,建立有向感知模型,分析節(jié)點之間、節(jié)點與障礙物之間及節(jié)點與邊界之間的混合虛擬作用力,在此基礎上建立節(jié)點旋轉(zhuǎn)角度與作用力之間的調(diào)整公式;然后,為弱化混合虛擬力造成的局部次優(yōu)解缺陷,引入差分進化模型,將虛擬力作為進化更新的一個影響因子,節(jié)點間經(jīng)過變異、交又及選擇操作來尋找最佳適度值,提高有效覆蓋率。覆蓋仿真實驗表明,在100 mxl00 m監(jiān)測區(qū)域下,求得100次隨機部署后經(jīng)過差分進化融合混合虛擬力算法網(wǎng)絡有效覆蓋率提高了19. 68%,而經(jīng)過混合虛擬力算法和差分進化算法的覆蓋率分別提高了10. 32%和11. 35%;差分進化融合混合虛擬力算法在迭代80次左右網(wǎng)絡趨于穩(wěn)定,而混合虛擬力算法和差分進化算法分別需要130次和140次左右迭代。相對于混合虛擬力算法和差分進化算法,將兩者相結(jié)合的差分進化融合混合虛擬力算法的收斂速度更快,有效覆蓋率提高更明顯。

基于有向傳感器網(wǎng)絡DSN覆蓋算法

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