一种基于改进星鸦算法的无线传感器网络覆盖优化方法

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一种基于改进星鸦算法的无线传感器网络覆盖优化方法
申请号:CN202510327564
申请日期:2025-03-19
公开号:CN120186623A
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于星鸦优化算法的无线传感器网络覆盖优化方法,属于无线传感器网络覆盖优化技术领域。针对传统覆盖方法存在的收敛精度低、易陷入局部最优、收敛迟滞问题,提出一种融合双曲正弦余弦优化器与非线性储存策略的增强型星鸦优化算法(INOA)。首先采用伯努利映射初始化种群,提升高维场景下的全局探索能力;其次设计基于双曲正弦余弦的非线性收敛机制,动态平衡全局寻优与局部开发;并引入动态非线性储存策略,显著加快收敛速度。本发明有效提升了对复杂环境下的节点部署优化具有更强的适应性,提高了收敛速度、精度与稳定性,实现了节点高效覆盖与能耗均衡。
技术关键词
传感器节点 非线性 无线传感器网络 分段混沌系统 网络覆盖优化 策略 余弦算法 覆盖率 因子 位置更新 定义 动态更新 分布特征 机制 数学模型 阶段