基于蟻群粒子群算法的無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化.pdf

1、無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Multimedia Sensor Networks，WMSN)具有感知信息豐富、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量高等優(yōu)點，同時存在許多新的問題有待研究，其中網(wǎng)絡(luò)覆蓋能力體現(xiàn)了WMSN對外部信息的獲取能力，精確的信息來源是進行其它研究的基礎(chǔ)，直接影響到網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service，QoS)，覆蓋優(yōu)化作為傳感器網(wǎng)絡(luò)的一個基本問題，是網(wǎng)絡(luò)性能的重要評價指標(biāo)，有效的覆蓋優(yōu)化策略能改善WMSN網(wǎng)絡(luò)覆蓋

2、率，提升網(wǎng)絡(luò)覆蓋質(zhì)量。
　　在保障服務(wù)質(zhì)量的前提下，為了延長網(wǎng)絡(luò)生命周期，WMSN采用有向傳感器節(jié)點，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)覆蓋的要求調(diào)整節(jié)點的主感知方向和位置。通過隨機部署的方式將有向傳感器節(jié)點播撒在目標(biāo)區(qū)域，會出現(xiàn)較多的覆蓋重疊區(qū)和覆蓋空洞，為解決這一問題，本文提出了基于蟻群粒子群的WMSN覆蓋優(yōu)化算法。
　　蟻群算法（ACO）具有正反饋性、并行性、魯棒性等優(yōu)點，在解決復(fù)雜的組合優(yōu)化問題中表現(xiàn)出優(yōu)勢，但是該算法求解時間長，收斂速度慢，

3、容易陷入局部最優(yōu)；粒子群算法（PSO）有較好的全局搜索能力、能夠高效的進行并行計算，適用于處理連續(xù)優(yōu)化以及多點搜索問題，但該算法局部尋優(yōu)能力弱，容易陷入早熟收斂。本文將蟻群粒子群算法（ACO-PSO）運用到WMSN區(qū)域覆蓋網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，首先用粒子群算法優(yōu)化蟻群算法參數(shù)，解決蟻群算法參數(shù)合理設(shè)置問題，然后利用優(yōu)化參數(shù)后的蟻群算法進行局部搜索，在局部區(qū)域內(nèi)尋找最優(yōu)路徑，更新粒子的個體最優(yōu)與群體最優(yōu)解，最后用粒子群算法進行全局搜索，經(jīng)過比較得出