基于ISSA的WSN覆盖优化OA

在无线传感器网络(WSN)中,覆盖优化是一个重要且具有挑战性的问题。文中提出了一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)的WSN覆盖优化方法,旨在优化网络中节点的部署,以最大程度提高网络覆盖范围。首先,利用Tent混沌映射策略对麻雀种群初始分布进行优化,增加种群多样性。然后,通过使用柯西变异对算法全局搜索能力与局部搜索精度进行平衡。最后,在每一次迭代后期,采用反向学习策略提升种群质量。将改进后的算法用于WSN覆盖优化问题中,并与标准麻雀搜索算法以及其他算法进行对比。实验结果表明,改进后的麻雀搜索算法的WSN覆盖率明显提升。