吴传程，赵春江，吴华瑞，缪祎晟

(1. 吉林农业大学信息技术学院，长春市，130118； 2. 国家农业信息化工程技术研究中心，北京市，100097； 3. 北京农业信息技术研究中心，北京市，100097)

通讯作者：赵春江，男，1964年生，河北保定人，博士，研究员；研究方向为农业智能化技术装备。E-mail: zhaocj@nercita.org.cn

0 引言

利用农业无线传感器网络精确获取连栋温室内作物生长(例如黄瓜等)的小气候环境信息[1-2](例如土壤温湿度，空气温湿度等)是现代农业发展的重要技术手段[3]。精准的数据采集与分析可有效减少人工和水肥资源的过度消耗[4-9]，实现作物的高效生长。如何利用更少的传感器节点实现对连栋温室内黄瓜等作物的最大化感知覆盖，降低网络成本、提高温室环境感知准确性是农业无线传感器网络研究应用中亟待解决的问题。

不同领域监测应用的覆盖要求各异[10-11]，对于无线传感器的优化部署主要分为群体智能算法和分布式部署算法两大类。群体智能算法中，Zhou[12]等采用SSO算法解决对监测区域的优化覆盖，通过模拟群居蜘蛛中不同个体的生活习性对传感器节点进行调度，提高对监测区域的网络感知覆盖，但算法的收敛性低；Panag等[13]提出一种最大覆盖混合搜索算法，该方法基于粒子群算法实现全局搜索并结合Hooke-Jeeves方法改进局部搜索，提高算法的收敛速度，优化感知节点的区域覆盖；Holland等[14]利用遗传算法实现对监测区域的网络覆盖，该算法采用局部搜索策略对传感器进行部署，提高了监测区域的覆盖率，但由于没有考虑传感器位置对覆盖效率的影响，所以存在大量的重叠覆盖面积；……