一种无线传感器网络中的目标覆盖优化算法

摘要

为了优化无线传感器网络中成功监测到的目标个数,设计了目标覆盖模型,提出了改进的混沌免疫混合蛙跳算法(Improved Chaotic Immune Shuffled Frog Leaping Algorithm,ICISFLA).该算法使用混沌序列对种群进行编码,从而增加种群的多样性;使用免疫算子将种群中适应度较高的个体保留至下一代;使用变异算子改进种群中适应度最低青蛙的学习机制,从而改善局部最优解和全局最优解.为了验证该算法的性能,将该算法与粒子群算法、遗传算法进行比较.仿真结果显示,与其他两种算法相比,ICISFLA的收敛速度更快,被成功监测到的目标数量显著增加.