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摘要
针对麻雀搜索算法随机性大，在高维复杂问题上容易陷入局部最优的缺点，提出了融合多策略改进的麻雀搜素算法。在麻雀搜索算法初始化阶段，引入佳点集策略进行种群初始化，以确保种群的多样性和遍历性。在发现者位置更新方式中引入动态学习机制，有效平衡算法全局寻优和局部探索能力。在跟随者位置更新方式中引入莱维飞行扰动机制，加强算法局部逃逸能力。并将改进的麻雀搜索算法应用在无线传感器网络覆盖问题的优化上。为平衡网络覆盖和网络寿命两大关键性问题，从最大化覆盖率、最小化覆盖冗余和最大化能耗均衡三个角度考虑，把无线传感器网络中节点的多目标覆盖优化问题优化抽象成一个函数，并利用改进的麻雀搜索算法进行寻优。仿真结果表示三种改进措施效果明显，改进的麻雀搜索算法可有效应用于网络覆盖问题，可提高网络节点覆盖质量，增强网络的整体性能，具有良好的实用性。
- 出版日期2022-7-27
- 单位长春理工大学; 电子信息工程学院
