姚引娣，杨 轩，刘武英，廖焕敏，胡珊珊，付子坤

(1.西安邮电大学 通信与信息工程学院,陕西 西安 710121；2.西安邮电大学 学报编辑部,陕西 西安 710121；3.西安邮电大学 电子工程学院，陕西 西安 710121)

无线传感器网络(Wireless Sensors Networks,WSNs)是由大量微小的具有计算处理、感知和无线通信能力的传感器节点组成的自组织网络[1]。目前，WSNs被广泛应用在军事[2]和民用[3]等领域。无线传感器网络节点对目标区域的覆盖是WSNs中的关键问题，为了满足覆盖要求，往往采用随机部署的方式，导致部分区域出现覆盖盲区或者覆盖冗余，降低覆盖质量。因此，需要对传感器网络节点重新部署调整，通过控制调整移动节点在网络中的分布，修复覆盖空洞，提升WSNs覆盖率。

近年来，群体智能被广泛应用在WSNs覆盖问题中。文献[4]提出一种虚拟力导向粒子群的无线传感器覆盖优化算法，在粒子群位置更新公式中引入了虚拟力权重，提升了算法的收敛速度与搜索能力，但存在易陷入局部最优等缺点。文献[5]通过判断Voronoi图顶点与传感器节点之间的关系构造虚拟力，再将虚拟力扰动和布谷鸟搜索结合进行覆盖优化，有效提高了网络覆盖率并降低了节点移动距离。混合策略改进蚁狮算法的网络覆盖优化算法[6]，取得了较好的覆盖效果，但节点覆盖效率及稳定性不足。文献[7]提出的基于外推人工蜂群算法的节点部署优化方法，与原人工蜂群算法相比，表现出更快的寻优速度，但覆盖率仍需改善。上述方法应用在WSNs覆盖优化中，都存在网络收敛速度慢、网络覆盖率低等问题。……