改进猎人猎物优化算法在WSN覆盖中的应用

作者：杨乐; 张达敏^*; 何庆; 邓佳欣; 左锋琴

来源：计算机应用, 2023, 1-8.

• 猎人猎物优化算法
• 差分进化
• 自适应α变异
• 动态反向学习
• 无线传感器网络覆盖

针对传统无线传感器网络（WSN）节点部署覆盖盲区大、分布不均等问题，提出一种改进的猎人猎物优化算法（IHPO）优化网络覆盖。首先，在猎物位置更新阶段，引入差分进化思想借助动态比例因子进行交叉变异，增强种群信息交流；其次，在全局最优位置更新阶段由α稳定分布提出自适应α变异进行扰动，平衡不同时期算法性能需求；最后，利用自适应α变异扰动的全局最优位置引种群完成动态反向学习，增加种群全局搜索能力和多样性。在WSN覆盖问题中，使用IHPO优化的网络节点分布更均匀、覆盖率更高，在传感器感知能力不足时能达到92.56%覆盖率，对比原始算法提高25.74%，对比改进粒子群算法（IPSO）、改进灰狼算法（IGWO）分别提高13.98%、16.41%，同时部署后的节点能耗更均衡，在路由测试中网络工作时间可以延长至2500轮次。

• 单位
  贵州大学