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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明公开了基于混沌自适应飞蛾算法的WSN目标覆盖方法及装置，属于无线传感器网络覆盖技术领域。解决了现有技术中传统的WSN目标覆盖方法覆盖范围不全面的问题；本发明采用自适应飞蛾算法建立目标覆盖模型，得到飞蛾最优位置；将飞蛾最优位置提供给飞蛾对应的火焰，更新火焰位置，通过淘汰飞蛾适应度差的火焰，更新火焰数量；采用混沌策略更新当前飞蛾位置；采用精英策略淘汰飞蛾适应度差的飞蛾，得到最优飞蛾适应度，根据再次更新后的火焰位置和火焰数量，保留当前最优飞蛾位置；根据设定的混沌自适应飞蛾算法迭代阈值，输出最优的飞蛾位置和适应度，得到传感器节点的最优部署方案。本发明有效提升了覆盖面积，可以应用于WSN目标覆盖。
主权项：1.基于混沌自适应飞蛾算法的WSN目标覆盖方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采用自适应飞蛾算法建立目标覆盖模型，得到飞蛾最优位置；S11.选定目标区域大小、传感器数量和传感器感知半径，确定目标覆盖概念和自适应飞蛾算法概念的对应关系，在设定的监测区域内，随机初始化飞蛾位置；具体的：传感器节点对应飞蛾，传感器节点的覆盖率对应飞蛾适应度值；S12.以传感器节点的覆盖率为优化目标，获取飞蛾适应度值并进行排序，构建目标覆盖模型，得到所有飞蛾位置；S2.将飞蛾最优位置提供给飞蛾对应的火焰，更新火焰位置，通过淘汰飞蛾适应度差的火焰，更新火焰数量；S3.根据飞蛾种群密度及其阈值，判断混沌自适应飞蛾算法是否陷入局部最优，陷入局部最优则采用混沌策略更新当前飞蛾位置；S4.采用精英策略淘汰飞蛾适应度差的飞蛾，得到最优飞蛾适应度，根据再次更新后的火焰位置和火焰数量，保留当前最优飞蛾位置；S5.判断是否达到设定的混沌自适应飞蛾算法迭代阈值，若未达到，则返回步骤S2循环上述操作，否则，输出最优飞蛾位置和最优适应度，得到传感器节点的最优部署方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 基于混沌自适应飞蛾算法的WSN目标覆盖方法及装置
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