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专利号: 2019111088502
申请人: 江西理工大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 电通信技术
更新日期:2025-12-18
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于鬣狗群捕食算法的传感器节点网络优化方法,其特征是:包括以下步骤设置传感器的组数N,每组传感器节点的数目D和监测区域的范围;

初始化N组传感器节点的位置和半径,选择其中一组传感器节点为初始化方案;

计算每组传感器节点部署方案的覆盖率,传感器节点的最优解为最大覆盖率对应下的节点部署方案;

使用鬣狗群捕食算法优化传感器节点的部署,计算覆盖率最大的一组传感器节点部署方案;

判断覆盖率最大的一组传感器节点部署方案的网络是否连通,若不连通则选择次优的一组部署方案,直至选择网络连通的一组方案;

根据Kruskal算法生成最小生成树;

所述使用鬣狗群捕食算法优化传感器节点的部署,具体包括:S201、获取若干个无线传感器网络节点中最优的无线传感器网络节点;

S202、以所述最优的无线传感器网络节点为临时中心节点,使其他无线传感器的网络节点向所述临时中心节点的位置收敛一次;

S203、获取进行收敛后的若干个无线传感器网络节点中最优的无线传感器网络节点;

重复步骤S202和步骤S203,直至达到最大迭代次数T。

2.根据权利要求1所述的一种基于鬣狗群捕食算法的传感器节点网络优化方法,其特征是:判断覆盖率最大的一组传感器节点部署方案的网络是否连通具体包括:

2 3 n‑1

计算矩阵向量Sv=Mv+Mv+Mv…+Mv ,MV为邻接矩阵向量当矩阵向量,当SV中存在元素为0时,判定为网络不连通,否则判定为连通。