I öppna och komplexa undervattensmiljöer är målen som ska övervakas mycket dynamiska och uppvisar stor osäkerhet. För att optimera övervakningsmåltäckningen är utvecklingen av en metod för att justera sensorpositioner utifrån miljöer och mål av avgörande betydelse. I detta papper föreslår vi en distribuerad hybrid fisk svärm optimering algoritm (DHFSOA) baserat på påverkan av vattenflödet och driften av en konstgjord fisk svärm system för att förbättra täckningen effektiviteten av händelsen uppsättning och för att undvika blinda rörelser av sensorn noder. För det första, genom att simulera beteendet hos födosök fisk, sensor noder autonomt tenderar att täcka händelser, med trängsel kontroll används för att matcha nod fördelning densitet till händelsen fördelning densitet. För det andra används uppbyggnaden av en informationspool för att uppnå informationsutbyte mellan noder inom nätverksanslutningsområdet, för att öka nodernas synfält och för att förbättra deras globala sökförmåga. Slutligen genomför vi omfattande simuleringsexperiment för att utvärdera nätverksprestanda i olika distributionsmiljöer. Resultaten visar att den föreslagna DHFSOA presterar bra i fråga om täckningseffektivitet, energieffektivitet och konvergensgrad för händelsen.
För att effektivt täcka händelser i det övervakade vattnet, Wang et al. REF föreslog vidare en distribuerad hybridfisksvärmoptimeringsalgoritm baserad på den partikelsvärminspirerade nodutplaceringsalgoritmen.
Event-Driven Sensor Deployment in an Underwater Environment Using a Distributed Hybrid Fish Swarm Optimization Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}