【摘 要】
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针对无线传感器网络WSN节点在随机部署时存在分布不均匀、覆盖率低等问题，提出一种混合粒子群-蝴蝶算法HPSBA的节点覆盖优化策略。设计了Logistic映射和自适应调节策略来控制参数值，提高了混合算法的寻优速度、收敛精度和全局搜索能力。将HPSBA用于对4种基准函数进行寻优测试，仿真结果表明：对于测试函数的寻优，HPSBA具有寻优精度较高、寻优速度较快和稳定性较好的特点。最后，将HPSBA用于WS
【基金项目】
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国家自然科学基金（61861007,61640014）； 贵州省工业攻关项目（黔科合支撑[2019]2152）； 贵州省教育厅创新群体（黔科合支撑[2021]012）； 贵州省研究生创新基金（YJSCXJH[2019]005）； 贵州省科技基金（黔
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针对无线传感器网络WSN节点在随机部署时存在分布不均匀、覆盖率低等问题，提出一种混合粒子群-蝴蝶算法HPSBA的节点覆盖优化策略。设计了Logistic映射和自适应调节策略来控制参数值，提高了混合算法的寻优速度、收敛精度和全局搜索能力。将HPSBA用于对4种基准函数进行寻优测试，仿真结果表明：对于测试函数的寻优，HPSBA具有寻优精度较高、寻优速度较快和稳定性较好的特点。最后，将HPSBA用于WSN节点部署优化，并与PSO算法、BOA和IGWO算法等其他6种典型算法的部署优化进行对比，实验结果表明：HPSBA优化部署的覆盖率更高，能有效降低节点的冗余度，延长WSN的生存时间。
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