论文研究基于改进自适应PSO算法的WSN覆盖优化方法.pdf

在标准粒子群优化（particleswarmoptimization,PSO）算法的基础上提出了一种带有动态惯性权重的自适应粒子群算法,以实现移动WSN对被监测区域的覆盖。新算法引入了粒子群进化度因子和粒子群聚合度因子,这两个因子的数值主要受粒子群的平均适应值、局部最优值和全局最优值影响。使用这两个因子调整惯性权重会使算法带有一定的自适应性,这种自适应性使得算法在迭代过程中既不会因步长过小而局部收敛,也不会因步长过大而跳过待求解问题的最优值。仿真结果表明,相比标准PSO算法,改进后的自适应PSO算法使移动WSN的覆盖率提升了5%~8%。