动态变异准反向学习改进鹅优化算法的WSN覆盖研究

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摘 要：针对无线传感器（WSN）随机部署时节点分布不均、覆盖率较低的问题，提出一种基于动态变异准反向学习改进鹅优化算法（GOOSE）的WSN优化策略。动态变异准反向学习是一种较为新颖的智能优化算法改进策略，将其应用在种群初始化阶段和种群迭代过程中，可以显著提高初始节点和迭代寻优过程中种群的均匀度，间接提升节点的覆盖率。（剩余4370字）

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