WSN中融合优选机制和变螺旋策略的自适应黑洞覆盖策略OA北大核心CSTPCD

在无线传感器网络节点覆盖优化过程中,黑洞算法往往会陷入局部最优解,导致节点分布不均,后期收敛缓慢。因此提出一种融合优选机制和变螺旋策略的自适应黑洞算法,建立具有最优解的黑洞种群,引入黑洞优选机制,使星体种群在迭代过程中不再围绕一个黑洞进行寻优,经过多次迭代,黑洞种群数量减少,即最优解所在区域更加精确,算法不易陷入局部最优,并围绕最优解附近进行局部搜索,从而实现全局和局部优化能力的平衡。其次,动态调整星体位置更新过程中的螺旋形状,黑洞种群规模不断减小的同时螺旋形状也逐渐变小,即星体能够在更靠近最优解的区域进行开采,提高优化精度。仿真结果显示,改进后的黑洞算法能使节点覆盖率显著提升,覆盖盲区和重叠区域面积大幅减少,节点的移动距离也明显缩减。