王　伟，朱娟娟，万家山，乔　焰，李　旸*

（1.安徽农业大学信息与计算机学院，合肥230036；2.农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室，合肥230036；3.安徽工程大学机电学院，安徽芜湖241000）



基于混沌量子粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化*

王伟1，2，朱娟娟1，2，万家山3，乔焰1，2，李旸1，2*

（1.安徽农业大学信息与计算机学院，合肥230036；2.农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室，合肥230036；3.安徽工程大学机电学院，安徽芜湖241000）

摘要：针对传统粒子群算法在求解无线传感器网络覆盖问题上存在的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺陷，以提高传感器网络覆盖率为主要优化目标，提出了基于量子粒子群和Logistic混沌映射相结合的优化算法CQPSO。该算法基于量子δ势阱模型，同时引入精英个体适应值方差的早熟判断机制，提高了搜索效率。仿真结果表明，对比基本粒子群、混沌粒子群以及量子粒子群三种算法，该算法在覆盖率、均匀度以及平均移动距离指标方面具有更好的覆盖优化效果。

关键词：无线传感器网络；混沌搜索；量子粒子群；覆盖优化

自温总理提出“感知中国”以来，我国物联网产业进入健康快速的发展期。作为当前物联网领域的热门研究方向，无线传感器网络［1］WSN（Wireless Sensor Networks）的研究与开发也越来越得到重视。作为一种目标区域监测和信息获取的重要技术，无线传感器网络在环境保护［2-3］、智慧医疗［4］、智能建筑、农业物联网［5］等诸多领域发挥着重大作用。

覆盖率是无线传感器网络的一个重要的衡量指标［6-7］，如何使用有限数量的传感节点最大范围的覆盖目标区域，同时尽可能的延长网络生存时间，一直是无线传感器网络研究的热点。……