摘 要：針對粒子群算法無線傳感器網(wǎng)絡（WSN）覆蓋優(yōu)化中算法穩(wěn)定性較差，后期收斂速度慢和易陷入局部最優(yōu)問題，本文提出了一種自適應擾動混沌的粒子群（Adaptive Disturbance Chaotic Particle Swarm Optimization，簡稱ADCPSO）的覆蓋增強算法。一是在覆蓋范圍中應用改進的混沌Tent映射對粒子初始化，提高了種群的求解質量和算法的穩(wěn)定性；二是采用非線性遞減的慣性權重和學習因子自適應操作；三是根據(jù)一定概率對粒子位置進行擾動更新，避免粒子陷入局部收斂的問題。仿真結果表明，該算法具有良好的全局搜索能力，穩(wěn)定性好，提高了網(wǎng)絡覆蓋率。

關鍵詞：粒子群覆蓋優(yōu)化；改進的混沌Tent映射；穩(wěn)定性；自適應操作；擾動

中圖分類號：TP212.9

網(wǎng)絡覆蓋是無線傳感器網(wǎng)絡的中的一個核心問題。對于WSN覆蓋問題，許多學者進行了很多研究。近幾年，有學者提出基于遺傳算法、人工魚群算法、蟻群算法、貪心算法等算法。用這些算法對WSN覆蓋優(yōu)化問題進行求解，提高了網(wǎng)絡的覆蓋率。但是這些算法存在自身的不足，這些基本算法均存在容易陷入“早熟”、局部極優(yōu)、收斂速度等缺陷。

為了增強算法的搜索能力，提高WSN網(wǎng)絡覆蓋率，通過采用自適應擾動混沌粒子群算法找到一條最優(yōu)網(wǎng)絡覆蓋方案。首先建立無線傳感器網(wǎng)絡覆蓋優(yōu)化數(shù)學模型，然后采用自適應擾動混沌粒子群算法對模型進行求解，得到無線傳感器網(wǎng)絡最優(yōu)覆蓋方案。

1 WSN覆蓋問題的數(shù)學模型

3 仿真實驗

圖1 網(wǎng)絡覆蓋率收斂曲線

仿真結果表明：在經(jīng)過104次迭代后，基本粒子群算法下的網(wǎng)絡覆蓋率收斂至穩(wěn)定值76%，不再增加；在經(jīng)過95次迭代后，文獻[4]提出的混沌粒子群算法下的覆蓋率收斂到83%，自適應擾動混沌粒子群算法下的覆蓋率在迭代83次后收斂至全局最優(yōu)解，覆蓋率達到86%。這說明自適應擾動混沌粒子群算法比基本粒子群算法和文獻[4]提出的混沌粒子群算法具有較快的收斂速度，而且自適應擾動混沌粒子群算法采用對粒子進行自適應初始化，并對群體最優(yōu)位置進行擾動和混沌優(yōu)化，跳出局部最優(yōu)，增強了全局的搜索能力，提高了網(wǎng)絡覆蓋率。

4 結束語

本文是采用改進的混沌Tent映射在可行域內對粒子進行初始化，提高了求解質量，增強了算法的穩(wěn)定性；同時對粒子群參數(shù)進行的自適應調整；最后引入隨機擾動因子，避免了“早熟”現(xiàn)象，提高了全局搜索能力。用此優(yōu)化算法對WSN覆蓋優(yōu)化問題進行求解，仿真結果表明，該算法與文中的幾種算法相比，有效避免了粒子過早陷入局部最優(yōu)，提高了算法的穩(wěn)定性，在網(wǎng)絡覆蓋率上有較高的提高，達到了很好的覆蓋優(yōu)化目的。

參考文獻：

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[2]仲元昌，趙貞貞，王恒.無線傳感器網(wǎng)絡中的覆蓋優(yōu)化算法[J].計算機工程，2012（08）：57-60.

[3]魏玉琴，戴永壽，張亞南.基于Tent映射的自適應混沌嵌入式粒子群算法[J].計算機工程與應用，2013（10）：45-49.

[4]王華東，李巍.混沌粒子群算法在WSN覆蓋優(yōu)化中的應用[J].科技通報，2012（08）：114-117.

作者簡介：陳維宗（1989-），男，湖北天門人，碩士研究生，研究方向：計算機網(wǎng)絡；黨小超（1963-），男，陜西韓城人，教授，碩士生導師，研究方向：計算機網(wǎng)絡；郝占軍（1979-），通信作者，男，河北邢臺人，講師，研究方向：計算機網(wǎng)絡、無線傳感器網(wǎng)絡。

作者單位：西北師范大學，蘭州 730070

基金項目：甘肅省發(fā)展和改革委資助項目（項目編號：010DKB021）。