基于IACO改进Logistic混沌序列的WSN布局优化

doi:10.20033/j.1003-7241.(2024)10-0131-03

自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (10) : 131 -133. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2024)10-0131-03

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摘要

为了压缩通信成本并减少传感器个数,采用蚁群算法进行路径优化时展现出了卓越性能。标准pSPIEL算法存在分簇随机问题,引入混沌算子,提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization,IACO)改进Logistic混沌序列方法,并成功应用于无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)布局中。研究结果表明:增加迭代周期可以有效减少通信成本和缩短短运行时间。IACO算法可以更快完成搜索过程,更新全局和局部信息素,有效避免局部最优陷阱。IACO优化Logistic混沌序列能够实现最低通信成本目标,表现出最大性价比优势,能有效满足预期效益需求。在通信成本方面显著低于pSPIEL算法、贪婪算法以及IACO算法。该研究对提高无线传感器布局优化能力具有一定的理论指导意义。