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申请/专利权人：四川信息职业技术学院
摘要：本发明公开了一种面向复杂环境中WSN节点部署的樽海鞘算法，针对利用高斯GASSA樽海鞘算法导致的部署后，WSN节点分布不均匀的问题，对其参数进行改进，再融入虚拟力算法，提出了融合虚拟力步长因子的樽海鞘算法（VGASSA）,使在相同的传感器节点数量的情况下，所覆盖的面积最大化，同时，针对复杂环境下的WSN节点在部署过程中移动到障碍物区域内，造成WSN节点无法部署的问题，提出了网格近似化处理和节点移动距离最小的策略，使WSN节点在部署过程中能根据网格近似化得到的障碍物区域信息和移动距离最小的原则实现有效部署。
主权项：1.一种面向复杂环境中WSN节点部署的樽海鞘算法，其特征在于：包括以下步骤：Step1：对本算法中的个体进行初始化，设置种群规模、区域边界、节点数量及算法相关参数；Step2：根据初始化个体计算每个个体的覆盖率，并对覆盖率值进行排序，将覆盖率最大的个体位置作为食物源；Step3：计算当前迭代次数对应的改进策略值；Step4：计算领导者代表的传感器节点间以及追随者个体中传感器节点间的虚拟力因子；Step5：选取自适应的领导者数量根据领导者位置更新公式对其进行位置更新；Step6：对自适应的追随者位置根据追随者位置更新公式进行位置更新；Step7：计算每个樽海鞘个体位置更新后的传感器网络覆盖率；Step8：将最优的网络覆盖率与当前食物源对应的覆盖率进行对比，若优于，则将食物源位置更新到最优位置；Step9：对食物源位置进行高斯扰动，并得到最优的食物源位置覆盖率；Step10：判断是否达到最大迭代次数，达到最大迭代次数，输出当前传感器节点覆盖率及对应的节点位置，否则返回step3继续迭代。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川信息职业技术学院 一种面向复杂环境中WSN节点部署的樽海鞘算法
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