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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利一种面向火灾监测的网络覆盖优化方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116614820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211730595.7，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权一种面向火灾监测的网络覆盖优化方法、系统及存储介质是由王京华;许乐;匡慈维;徐勇设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向火灾监测的网络覆盖优化方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向火灾监测的网络覆盖优化方法、系统及存储介质，该网络覆盖优化方法包括以下步骤：步骤A，使用非线性控制策略和Lévy飞行机制对SOA算法进行改进，得到改进的ISOA算法；步骤B，将ISOA算法和PSO算法混合形成一种ISOAPSO算法，所述ISOAPSO算法包括内层优化和外层优化，在求解面向火灾监测的网络覆盖优化问题中，首先利用内层的ISOA算法对传感器节点进行优化，然后将ISOA算法优化后的传感器节点传递给外层的PSO算法，进行二次优化，从而达到提高网络覆盖率的目的。本发明的有益效果是：本发明的网络覆盖优化方法可以更好的解决面向火灾监测的网络覆盖优化问题，提升火灾监测能力。

本发明授权一种面向火灾监测的网络覆盖优化方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向火灾监测的网络覆盖优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A，使用非线性控制策略和Lévy飞行机制对SOA算法进行改进，得到改进的ISOA算法； 步骤B，将ISOA算法和PSO算法混合形成一种ISOAPSO算法，所述ISOAPSO算法包括内层优化和外层优化，在求解面向火灾监测的网络覆盖优化问题中，首先利用内层的ISOA算法对传感器节点进行优化，然后将ISOA算法优化后的传感器节点传递给外层的PSO算法，进行二次优化，从而达到提高网络覆盖率的目的； 在所述步骤A中，对SOA算法的公式2提出了非线性控制策略，非线性控制策略的公式如下所示：       11，其中，是控制因子，是频率，为最大的迭代次数，表示当前迭代次数，是一个自然对数的基值； 在所述步骤A中，对SOA算法的公式10进行以下改进：首先，让海鸥位置受到当前个体最优位置、当前种群最优位置的共同引导，从而提高种群的多样性，然后引入Lévy飞行机制提高SOA算法的局部寻优能力，公式如下所示：       15，       16，      17，其中， 表示新位置，表示海鸥向当前个体最优位置学习的新位置，表示当前个体最优位置，表示海鸥向当前种群最优位置学习的新位置，表示当前种群最优位置，是[0,1]之间的随机数，表示海鸥的新位置，是服从Lévy分布的步长，表示海鸥呈现螺旋状态攻击猎物的位置。

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