基于动态自适应灰鹅优化算法的WSN覆盖优化OA

针对无线传感器网络随机部署引发的覆盖盲区、覆盖率不足、资源浪费等问题,文中在剖析问题特征并对比传统优化方案的基础上,提出一种动态自适应灰鹅优化(DAGGO)算法。该算法通过三阶段策略实现突破:首先,通过引入优化的Tent混沌映射来初始化种群,有效提升了种群的多样性;同时,借助差分变异扰动策略构建动态扰动算子,通过自适应因子优化灰鹅的迁徙机制,从而增强算法的全局搜索能力和加速收敛;最后,在参数优化中融入禁忌搜索算法的记忆机制,进一步提高算法稳定性。研究验证数据包含算法性能与工程应用两个维度。通过6个基准函数测试表明,DAGGO算法具有较强的寻优能力、较快的收敛速度和较高的稳定性,相比GGO寻优能力平均提升了12.3%,稳定性提高了70.5%。将该算法应用于WSN问题仿真实验,结果表明:相对于传统解决方法、原算法和其他经典智能优化算法,覆盖率最多提高了28.96%,为解决复杂约束下的无线传感器网络覆盖优化问题提供了一种高效且鲁棒性强的新方法。