基于一种新型蚁群智能算法的WMSN覆盖增强策略：军蚁搜索优化器
摘要：无线多媒体传感器网（WMSNs）作为物联网（IoT）中最关键的场景之一，更注重用于远程环境的信息密集数据（例如音频、视频、图像）。覆盖范围反映了WMSNs对周围环境的感知能力，良好的覆盖效果可以确保有效的数据收集。鉴于WMSNs严酷而复杂的物理环境，往往通过随机部署形成传感重叠区域和覆盖漏洞。我们的研究意图是解决WMSNs中最大化覆盖率的优化问题。通过证明WMSN覆盖增强的NP-hard性质，启发于军蚁的捕食行为，本文提出了一种新颖的群体智能（SI）技术军蚁搜索优化器（AASO）来解决上述问题，它由五个运算符实现：军蚁和猎物初始化，由猎物招募，攻击猎物，更新猎物和建立蚁桥。模拟结果表明，与其他代表性的SI算法相比，该优化器在基准测试套件上在勘探和开发方面表现良好。更重要的是，基于AASO的WMSNs覆盖增强在覆盖效果方面优于现有方法。
作者：Yindi Yao, Qin Wen, Yanpeng Cui, Feng Zhao, Bozhan Zhao, Yaoping Zeng
论文ID：2307.00700
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-07-04