海鸥优化部署算法

节能高效

一种基于改进海鸥优化算法的异构无线传感器网络部署策略，可同时提升网络覆盖率并大幅降低节点能耗。

Cao, Li · 王子豪 · Yue, Yinggao

Biomimetics 2023

参数信息

覆盖率

86.8 %

网络能耗降低

86.8 %

网络能耗降低

68.4 %

技术优势

覆盖更全

引入缩放因子动态调整相对位移，并使用随机反向学习微调最优个体位置，使算法避免陷入局部最优，最终覆盖率显著提升。

能耗大降

通过提高覆盖率并减少冗余节点，网络整体能耗相比PSO算法降低86.8%，大幅延长网络寿命。

避免局部最优

随机反向学习策略对最优海鸥个体位置进行微调，引导整个种群向正确位置移动，增强跳出局部最优的能力。

应用场景

• 环境监测传感器部署：用该算法优化节点位置，减少盲区冗余，提高环境数据采集质量。
• 物联网节点部署：部署物联网感知层节点时，用算法算出最优坐标，避免覆盖漏洞。
• 节能优化算法：算法大幅降低网络能耗，适合对功耗敏感的传感器网络。
• 无线传感器网络部署：针对异构传感器网络，可同时提升覆盖并降低节点能耗。
• 智能优化算法：改进的海鸥算法收敛精度高，能在给定搜索空间找到更优解。