NO.1 论文简介
针对无线传感器网络在监测目标区域过程中存在覆盖率低、覆盖冗余度高、节点移动距离长等问题，提出了一种虚拟力导向的改进麻雀搜索算法。首先，采用Tent混沌映射初始化种群，以增加种群的多样性；其次，引入虚拟力算法引导麻雀种群的发现者位置更新过程：节点与节点、边界、障碍物之间的相互作用力可引导发现者前往更优的位置探索，从而增强算法的全局搜索能力；然后，利用莱维飞行扰动策略改善跟随者的位置更新过程，避免算法陷入局部最优的困境；最后，采用随机反向学习策略优化全局最优个体的位置，使其在附近区域进行局部寻优，进一步提高算法的收敛速度和种群多样性。实验结果表明，相比传统算法，该算法在提高覆盖率的同时，还能减少节点的移动距离，节点分布也更加均匀。此外，在含障碍物的监测区域内，该算法将虚拟力算法的有效避障能力与麻雀搜索算法强大的寻优能力相结合，实现了有效避障的同时，仍然可以合理部署节点，实际应用价值更高。
NO.2 主要贡献
（1）通过融合算法实现互补增益，将VFA与SSA融合，改善发现者位置更新公式的不足，VFA可以有效指导移动节点的部署，加快算法的收敛速度。
NO.3 研究结论
针对多目标优化WSN覆盖问题，提出了一种可以有效解决覆盖率低和节点部署不均匀等问题的VF-ISSA算法。首先，从两个方面提高了种群的多样性，一是引入Tent混沌映射初始化种群，二是引入随机反向学习策略优化全局位置最优个体。其次，利用融合算法进一步提高了算法的收敛速度和寻优精度，将VFA和SSA两种算法结合，VFA能有效指导移动传感节点的部署，加快算法的收敛速度，但VFA无法考虑全局；SSA具有强大的全局寻优能力，擅长解决高维优化问题，但SSA迭代后期种群多样性不足，易陷入局部最优值，通过融合算法实现互补增益，改善发现者位置更新过程的不足。最后，引入莱维飞行扰动策略改进跟随者位置过程，避免迭代后期陷入局部最优。仿真实验中，从多个维度评估了VF-ISSA在多目标覆盖优化的表现，并与SSA、VFA、IGWO、EB-PSO四种算法进行比较分析，实验结果表明，VF-ISSA的可扩展性强，在不同节点数和不同监测区域大小的实验中均表现出性能的优越性，节点部署更贴近最优部署定理的分布原则。此外，在含有障碍物的监测区域内，VF-ISSA验证了融合算法的优势，可以实现有效避障碍的同时保证覆盖率的提高，减少节点平均移动距离。本文只考虑了二维平面的覆盖优化问题，在未来的研究中，计划将WSN的覆盖优化问题扩展到三维空间，并讨论更复杂的部署环境，增加不规则障碍物，模拟更真实的监测环境，进一步提高算法的可扩展性。
NO.4 论文资助
国家自然科学基金项目（11875164）
核污染无线监测传感网数据多源融合优化与精确定位方法研究（2024JJ5338）
NO.5 作者介绍
第一作者：余修武（1976—），男，江西九江人，博士，南华大学教授，湖南省应急管理厅安全专家，衡阳市应急管理局安全专家。主要从事无线传感器网络与智能安全监控、铀矿冶安全与核污染在线监测预警、电气安全及控制方面的研究。Email：yxw2008xy@163.com。
通讯作者：晋诗琪（1999—），女，山西晋城人，南华大学研究生，研究方向是无线传感器网络，网络入侵检测技术，安全监测与预警技术等。E-mail：jsq1026@163.com。
团队成员：张可（1997—），男，湖南衡阳人，博士，南华大学讲师，中国应急安全技术与设备核重点实验室的成员。E-mail：zhangkeblue@163.com。
·引用格式·
余修武, 晋诗琪. 融合VFA和ISSA的多目标优化WSN覆盖算法(2024) [J/OL]. 西安电子科技大学学报,[2024-09-20]. https://doi.org/10.19665/j.issn1001-2400.20240903
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https://link.cnki.net/doi/10.19665/j.issn1001-2400.20240903
编辑：许瀚樱
校对：杨 薇
审核：牛姗姗
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