Resumen

El problema de la optimización de la cobertura de las redes de sensores inalámbricas se ha convertido en uno de los temas candentes en el ámbito actual. A través de la investigación del problema de optimización de la cobertura, se puede mejorar la cobertura de la red, reducir la redundancia de distribución de los nodos sensores, reducir el consumo de energía y prolongar el ciclo de vida de la red, asegurando así la estabilidad de toda la red. En este trabajo se propone un novedoso algoritmo de lobo gris optimizado mediante recocido simulado de acuerdo con el problema de que los nodos sensores tienen un alto grado de agregación y una baja tasa de cobertura cuando se despliegan aleatoriamente. En primer lugar, se establece el modelo matemático de la optimización de la cobertura de las redes de sensores inalámbricas. En segundo lugar, en el proceso del algoritmo de optimización del lobo gris, el algoritmo de recocido simulado se incrusta en el lobo gris después de que el comportamiento de asedio termina y antes de que el lobo gris se actualice para mejorar la capacidad de optimización global del algoritmo del lobo gris y al mismo tiempo mejorar la tasa de convergencia del algoritmo del lobo gris. Los experimentos de simulación muestran que el algoritmo de lobo gris mejorado y optimizado mediante recocido simulado se aplica a la optimización de la cobertura de las redes de sensores inalámbricas. Tiene un mejor efecto que el algoritmo de optimización de enjambre de partículas y el algoritmo de optimización de lobo gris estándar, tiene una mayor velocidad de optimización, mejora la cobertura de la red, reduce el consumo de energía de los nodos y prolonga el ciclo de vida de la red.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:algoritmo del lobo gris, red de sensores inalámbricos, algoritmo de optimización del lobo, ciclo de vida de la red, optimización de la cobertura, consumo de energía, recocido simulado, nodo sensor, proceso del gris, problema de la cobertura
• Keywords:grey wolf algorithm, wireless sensor network, wolf optimization algorithm, network life cycle, coverage optimization, energy consumption, simulated annealing, sensor node, process of grey, problem of coverage