[发明专利]一种基于改进灰狼优化器的WSN三维覆盖增强方法

说明书

本发明提供了一种基于改进灰狼优化器的WSN三维覆盖增强方法，通过步骤三的权重计算公式，加强经验最丰富的α狼的贡献度，使狼群的狩猎过程更加精准；针对经典灰狼算法前期的全局搜索性能较差的缺陷，本发明通过定义步骤四所述的动态收敛因子，在不牺牲算法复杂度的同时加强了算法的全局寻优能力；针对经典虚拟力算法存在的覆盖率门限，本发明通过定义步骤四所述的动态步进公式，使算法在前期寻优速度更快，后期的收敛位置更精准。针对经典灰狼算法前期寻优速度较慢的缺陷，通过在步骤四所述的狼群位置更新公式中引入虚拟力因子，加强了算法全局搜索过程的最优导向性，提高了算法的收敛速度。

技术领域

本发明涉及灰狼优化器改进领域，尤其涉及一种基于改进灰狼优化器的WSN三维覆盖增强方法。

背景技术

无线传感器网络是一种由分布式传感器组成，面向多节点、多任务的无线自组织网络。无线传感器网络优化覆盖的目标是实现指定区域内的无间隙完全覆盖，然而在应用过程中，传感器节点大多采用随机抛洒的部署方式，由于部署位置随机，难以有效覆盖待监测区域，从而影响网络的监控能力。

因此，需要对传感器节点进行自适应调整部署，通过执行覆盖优化算法的方式，完成各传感器节点的二次移动，以便于提高网络覆盖率，降低网络建设成本。

目前，针对无线传感器网络覆盖优化问题的研究普遍聚焦于二维监测区域，但对二维区域的监测已不足以满足诸多现实领域的需求，如在海洋中布置雷达以监测鱼群的活动、在大气中探测候鸟迁移和环境变化对人类生产的影响等，因此无线传感器在三维环境中的应用研究也具有十分重要的价值。

发明内容

本发明公开了一种基于改进灰狼优化器的WSN三维覆盖增强方法。以无线传感器网络中的有效覆盖率为优化目标，将虚拟力作为影响因子，引入到基于改进灰狼优化器的覆盖增强方法中，在提高算法收敛速度的同时增强了全局优化能力。

实现本发明目的的技术方案如下：

一种基于改进灰狼优化器的WSN三维覆盖增强方法，包括以下步骤：

步骤一、对三维监测区域、传感器参数、狼群参数及传感器的感知模型进行初始化，对三维监测区域进行立方体网格划分；

步骤二、通过适应度函数计算传感器的网格覆盖率，分别选取α狼、β狼、δ狼；

步骤三、对标准灰狼算法中猎物位置的计算公式进行改进，通过下述公式1计算出猎物的位置；

改进的灰狼算法中猎物位置的计算公式如下：

X_p^t＝ω₁×X_α^t+ω₂×X_β^t+ω₃×X_δ^t 公式1

其中，X_p^t代表猎物的位置，ω₁、ω₂、ω₃分别代表α狼、β狼、δ狼在狩猎过程中的权重，计算公式如下述公式2所示：

步骤四、更新狼群位置；

步骤五、判断是否满足算法终止的条件一，若满足，则覆盖任务完成，输出猎物坐标，算法结束；否则进行步骤六；所述条件一为网络覆盖率超过阈值；

步骤六、判断是否满足算法终止的条件二，若满足，则覆盖任务完成，算法结束，输出猎物坐标；否则进行步骤二；所述条件二为当前迭代次数超过阈值；

步骤七、移动传感器节点。