张 浩，龙道银，覃 涛，王 霄,3，杨 靖,3+

(1.贵州大学 电气工程学院，贵州 贵阳 550025；2.中国电建集团贵州工程有限公司 创新事业部， 贵州 贵阳 550025；3.贵州省科技厅 互联网+协同智能制造重点实验室，贵州 贵阳 550025)

0 引 言

无线传感网络(wireless sensor network，WSN)通过节点间的相互协作，可向用户提供实时的监测数据，目前已被广泛应用在多个领域[1,2]。节点部署是影响WSN性能的重要环节，其中区域覆盖率和连通性是节点部署中的两个重要指标。

当前，群体智能算法在WSN部署优化中得到广泛应用[3-11]。文献[3]提出了基于蚁狮算法的节点覆盖优化策略，利用自适应收缩边界对算法进行改进，提高了网络的覆盖率。文献[4]提出了一种基于粒子群算法的覆盖控制策略，考虑了网络的覆盖率与能耗，但覆盖率不够理想。文献[5]提出了一种基于生物地理学优化算法的覆盖连通策略，能有效获得位置较好的节点部署位置，但算法的复杂度过高。文献[6]提出一种基于花朵授粉算法的节点覆盖优化，但节点均匀度不够理想。文献[7]利用多策略改进的灰狼算法去提升监测区域的覆盖率，但存在明显的覆盖空洞。文献[8]提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的节点覆盖策略，但算法的复杂度过高。文献[9]将贝叶斯算法的预测思想引入到人工蜂群算法中，提高了不同监测区域的覆盖率。文献[10]利用改进的虚拟力算法增强了无线传感网络的覆盖率，同时利用Delaunay三角检测覆盖空洞并进行修复，但网络的能耗较大。文献[11]提出了一种节点多目标安全连通部署优化算法，但部分区域的覆盖率不够理想。……