室内障碍环境下空气质量监测异构WSN部署

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摘 要：针对室内空气质量中污染性气体众多、浓度分布不均，单一传感器无法有效监测，而且室内障碍物会对传感器部署位置造成影响的问题，通过改进北方苍鹰优化算法（improved northern goshawk optimization， INGO）对障碍下异构传感器进行部署研究。首先，采用SPM混沌映射对种群进行初始化，以解决原始北方苍鹰算法初始化种群多样性不高、覆盖率低、冗余度高的问题；其次，使用非线性步长权重改进Lévy飞行策略，对种群位置进行更新；最后，融合柯西变异和反向学习，解决算法后期种群易陷入局部最优的问题。（剩余13347字）