哈尔滨理工大学贾文贤获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利基于改进群智能算法的WSN目标覆盖优化方法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：CN120166413B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510489038.8，技术领域涉及：H04W16/18；该发明授权基于改进群智能算法的WSN目标覆盖优化方法是由贾文贤;赵翊辰;郭妍;王健设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进群智能算法的WSN目标覆盖优化方法在说明书摘要公布了：本发明属于WSN技术领域，公开一种基于改进群智能算法的WSN目标覆盖优化方法。针对现有WSN节点随机投放导致的最优方案获取慢、易陷局部最优，且存在覆盖冗余、分布不均，进而浪费资源、影响数据质量与可靠性的问题，本发明采用含精英排挤算子的社会蜘蛛算法来解决以上问题。本方法先构建覆盖模型，初始化后，计算蜘蛛个体适应度，依据与最优蜘蛛的位置差及更新参数调整位置；迭代时确定精英个体与排挤度，经排挤操作生成新种群，达到设定迭代阈值时算法结束。该方法提升覆盖效率与质量，避免局部最优，收敛快且寻优稳定，为WSN目标覆盖提供高效方案。
本发明授权基于改进群智能算法的WSN目标覆盖优化方法在权利要求书中公布了：1.基于改进群智能算法的WSN目标覆盖优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先构建WSN目标覆盖模型并初始化，随后以WSN目标区域的覆盖率为解决目标，构建适应度函数，通过该函数求解改进社会蜘蛛算法中蜘蛛种群内每个个体的适应度值； 接着对蜘蛛种群中的每个个体执行距离测算与位置更新操作，同时实现蜘蛛个体间振动信号的传递，在此基础上，采用精英、排挤策略，筛选出适应度较高的精英蜘蛛个体并保留其位置，对非精英个体中需排挤的对象进行剔除，同时随机生成新的蜘蛛个体补充至种群中； 最后判断是否达到设定的改进社会蜘蛛算法迭代阈值，若未达到则循环上述操作，若已达到阈值，则输出种群中的最优蜘蛛个体位置与最优适应度值，将该最优蜘蛛个体所对应的传感器位置矩阵，确定为WSN覆盖优化模型的最终最优部署方案。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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