適応型二項粒子群最適化に基づくWSNノード最適配置アルゴリズム

ワイヤレスセンサーネットワークノードの配置を最適化し、ノードの冗長性や不均一なカバレッジによるネットワークエネルギー消費の増加を回避するために、エリアカバレッジの多目的数学最適化問題を関数問題に変換します。ネットワークカバレッジ率、ノードの休止率、ネットワークカバレッジの均一性に焦点を当て、離散型二項粒子群最適化に基づく遺伝的アルゴリズムの突然変異のアイデアを導入し、局所最適解に陥るのを避けるためにグローバル最適速度を変異させます。アルゴリズムの最適化能力をさらに向上させるために、適応学習係数と慣性重みを導入し、ワイヤレスセンサーネットワークノードの最適配置アルゴリズムを得ます。実験結果は、このアルゴリズムがアクティブノードの数を効率的に削減し、カバレッジの均一性を向上させ、ネットワークエネルギー消費を削減し、カバレッジ率が90%以上であることを前提にネットワークの寿命を延ばすことができることを示しています。また、カバレッジ構成プロトコルと呼ばれるアルゴリズム、およびワイヤレスセンサーネットワークにおける最小作業セットを見つけることに関するアルゴリズム、文献中の二項粒子群最適化-gと比較すると、このアルゴリズムはアクティブノードの数をそれぞれ約36%、30%、23%削減します。