WSN布局基于樽海鞘群算法实现WSN节点优化部署
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了WSN布局基于樽海鞘群算法实现WSN节点优化部署相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
文章目录
一、理论基础
1、节点覆盖模型
2、樽海鞘群算法
樽海鞘群算法(salp swarm algorithm，SSA)是Seyedali Mirjalili等于2017年提出的一种新型智能优化算法。每次迭代中，领导者指导追随者，以一种链式行为，向食物移动。移动过程中，领导者进行全局探索，而追随者则充分进行局部探索，大大减少了陷入局部最优的情况。樽海鞘群算法中有两类个体， 分别是领导者和跟随者。
二、仿真结果
设监测区域为50 m × 50 m 50 m × 50 m50m×50m的二维平面，传感器节点个数N = 35 N = 35N=35，其感知半径是R s = 5 m R_s = 5mRs=5m，通信半径R c = 10 m R_c= 10mRc=10m，迭代300次。初始部署、SSA优化覆盖、SSA算法覆盖率进化曲线如图1~3所示。
图1 初始部署
图2 SSA优化覆盖
图3 SSA覆盖率进化曲线
三、参考文献
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[1] Seyedali Mirjalili,Amir H. Gandomi,Seyedeh Zahra Mirjalili,Shahrzad Saremi,Hossam Faris,Seyed Mohammad Mirjalili. Salp Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for engineering design problems[J]. Advances in Engineering Software,2017.
[2] 俞家珊,吴雷.双领导者樽海鞘群算法[J].计算机科学,2021,48(04):254-260.
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