Effektiviteten hos trådlösa sensornätverk (WSN) beror på sannolikheten för täckning och måldetektering genom dynamisk utbyggnad, som vanligtvis stöds av den virtuella kraften (VF) algoritm. I VF-algoritmen kommer dock den virtuella kraft som utövas av stationära sensornoder att hindra rörligheten för mobila sensornoder. Partikelsvärmoptimering (PSO) introduceras som en annan dynamisk installationsalgoritm, men i detta fall är beräkningstiden den stora flaskhalsen. I detta dokument föreslås en dynamisk utbyggnadsalgoritm som heter "virtuell kraftriktad samevolutionär partikelsvärmoptimering" (VFCPSO), eftersom denna algoritm kombinerar den samevolutionära partikelsvärmens optimering (CPSO) med VF-algoritmen, där CPSO använder flera svärmar för att optimera olika komponenter i lösningsvektorerna för dynamisk spridning i samarbete och hastigheten hos varje partikel uppdateras inte bara enligt de historiska lokala och globala optimala lösningarna, utan också de virtuella krafterna hos sensornoder. Simuleringsresultat visar att den föreslagna VFCPSO är kompetent för dynamisk utbyggnad i WSN och har bättre prestanda med avseende på beräkningstid och effektivitet än VF, PSO och VFPSO algoritmer.
Wang m.fl. REF har föreslagit en virtuell kraft medevolutionär PSO för dynamisk installation av noder för förbättrad täckning.
An Improved Co-evolutionary Particle Swarm Optimization for Wireless Sensor Networks with Dynamic Deployment
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}