基于一种新型群体智能算法——行军蚁搜索优化器的 WMSNs 覆盖增强策略
信号处理
2023-07-04 v1
摘要
作为物联网(IoT)最重要的场景之一,无线多媒体传感器网络(WMSNs)更关注远程环境中信息密集型数据(如音频、视频、图像)。区域覆盖反映了 WMSNs 对周围环境的感知能力,良好的覆盖效果可确保有效的数据收集。鉴于 WMSNs 物理环境恶劣复杂,随机部署易形成感知重叠区域与覆盖空洞。本研究的意图是处理 WMSNs 中最大化覆盖率的优化问题。通过证明 WMSNs 覆盖增强的 NP-hard 性,受行军蚁捕食行为启发,本文提出一种新型群体智能(SI)技术——行军蚁搜索优化器(AASO)来解决上述问题,其由五个算子实现:行军蚁与猎物初始化、受猎物招募、攻击猎物、更新猎物与搭建蚁桥。仿真结果表明,与其他代表性 SI 算法相比,该优化器在基准测试集上的探索与开发性能良好。更重要的是,在 WMSNs 中基于 AASO 的覆盖增强在覆盖效果上优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2307.00700,
title = {Coverage Enhancement Strategy in WMSNs Based on a Novel Swarm Intelligence Algorithm: Army Ant Search Optimizer},
author = {Yindi Yao and Qin Wen and Yanpeng Cui and Feng Zhao and Bozhan Zhao and Yaoping Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.00700},
year = {2023}
}
备注
13 page, 12 figure, 8 tables