基于多策略改进蝴蝶优化算法的无线传感网络节点覆盖优化

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2023040501

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (4): 1009-1017.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023040501

所属专题：第九届全国智能信息处理学术会议（NCIIP 2023）

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基于多策略改进蝴蝶优化算法的无线传感网络节点覆盖优化

韦修喜¹, 彭茂松², 黄华娟¹()

^1.广西民族大学人工智能学院，南宁 530006
^2.广西民族大学电子信息学院，南宁 530006

收稿日期:2023-04-05 修回日期:2023-06-02 接受日期:2023-06-07 发布日期:2023-12-04 出版日期:2024-04-10
通讯作者: 黄华娟
作者简介:韦修喜（1980—），男（壮族），广西百色人，副教授，博士，主要研究方向：机器学习、计算智能
彭茂松（1997—），男，四川成都人，硕士研究生，CCF会员，主要研究方向：智能优化
黄华娟（1984—），女（壮族），广西崇左人，副教授，博士，CCF会员，主要研究方向：机器学习、数据挖掘。hhj‑025@163.com
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(62266007);广西自然科学基金资助项目(2021GXNSFAA220068)

Node coverage optimization of wireless sensor network based on multi-strategy improved butterfly optimization algorithm

Xiuxi WEI¹, Maosong PENG², Huajuan HUANG¹()

^1.College of Artificial Intelligence，Guangxi Minzu University，Nanning Guangxi 530006，China
^2.College of Electronic Information，Guangxi Minzu University，Nanning Guangxi 530006，China

Received:2023-04-05 Revised:2023-06-02 Accepted:2023-06-07 Online:2023-12-04 Published:2024-04-10
Contact: Huajuan HUANG
About author:WEI Xiuxi， born in 1980， Ph. D.， associate professor. His research interests include machine learning， computational intelligence.
PENG Maosong， born in 1997， M. S. candidate. His research interests include intelligent optimization.
HUANG Huajuan， born in 1984， Ph. D.， associate professor. Her research interests include machine learning， data mining.
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(62266007);Guangxi?Natural?Science?Foundation(2021GXNSFAA220068)

摘要/Abstract

摘要：

针对无线传感网络（WSN）的节点覆盖存在着覆盖率低、节点分布不均匀的问题，提出一种基于多策略改进的蝴蝶优化算法（MIBOA）的节点覆盖优化策略。首先，将基础的蝴蝶优化算法（BOA）与麻雀搜索算法（SSA）结合改进搜索过程；其次，引入自适应权重系数提高寻优精度和收敛速度；最后，对当前最优个体进行柯西变异扰动，提高算法鲁棒性。基准测试函数的寻优实验结果说明，MIBOA基本可在3 s内求解测试函数最优值，且收敛平均值精度较BOA提高了97.96%。将MIBOA应用于WSN节点覆盖优化问题，与BOA和SSA相比，节点覆盖率至少提高了3.63个百分点；与改进灰狼优化算法（IGWO）相比，部署时间缩短了145.82 s；与改进鲸群优化算法（IWOA）相比，节点覆盖率提高了0.20个百分点且时间缩短了1 112.61 s。综上，MIBOA可较好提高节点覆盖率并降低冗余覆盖率，有效延长WSN的生存时间。

关键词: 蝴蝶优化算法, 麻雀搜索算法, 自适应权重系数, 无线传感网络, 节点覆盖率

Abstract:

Aiming at the problems of low coverage rate and uneven distribution of nodes in Wireless Sensor Network （WSN）， a node coverage optimization strategy based on Multi-strategy Improved Butterfly Optimization Algorithm （MIBOA） was proposed. Firstly， the basic Butterfly Optimization Algorithm （BOA） was combined with Sparrow Search Algorithm （SSA） to improve the search process. Secondly， the adaptive weight coefficient was introduced to improve the optimization accuracy and convergence speed. Finally， the current best individual was perturbed by Cauchy mutation to improve the robustness of the algorithm. The optimization experiment results on benchmark functions show that， MIBOA can basically solve the optimal value of the test function within 3 seconds， and the average accuracy of convergence is improved by 97.96% compared with BOA. MIBOA was applied to the WSN node coverage optimization problem. Compared with optimization results of BOA and SSA， the node coverage rate was improved by 3.63 percentage points at least. Compared with the Improved Grey Wolf Optimization algorithm （IGWO）， the deployment time was shortened by 145.82 seconds. Compared with the Improved Whale Optimization Algorithm （IWOA）， the node coverage rate was increased by 0.20 percentage points and the time was shortened by 1 112.61 seconds. In conclusion， MIBOA can improve the node coverage rate and reduce the redundant coverage rate， and effectively prolong the lifetime of WSN.

Key words: Butterfly Optimization Algorithm (BOA), Sparrow Search Algorithm (SSA), adaptive weight coefficient, Wireless Sensing Network (WSN), node coverage rate

中图分类号:

TP183

韦修喜, 彭茂松, 黄华娟. 基于多策略改进蝴蝶优化算法的无线传感网络节点覆盖优化[J]. 计算机应用, 2024, 44(4): 1009-1017.

Xiuxi WEI, Maosong PENG, Huajuan HUANG. Node coverage optimization of wireless sensor network based on multi-strategy improved butterfly optimization algorithm[J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(4): 1009-1017.

图/表 9

表1 测试函数详细信息

Tab. 1 Detail information of test functions

函数编号	函数名	函数表达式	定义域	维度	最优值
F1	Zakharov	$F 1 x = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 i x j 2$	［-100，100］	50	0
F2	Rosenbrock	$F 2 x = ∑ i = 1 n - 1 100 (x i + 1 - x i) 2 + (x i - 1) 2$	［-30，30］	50	0
F3	High Conditioned Elliptic	$F 3 x = ∑ i = 1 n (106) i - 1 n - 1 x i 2$	［-100，100］	50	0
F4	Ackley	$F 4 x = - 20 e x p - 0.2 1 n ∑ i = 1 n x i 2 - e x p 1 n ∑ i = 1 n c o s (2 π x i) + 20 + e$	［-32，32］	50	8.88E-16
F5	Schaffer	$F 5 (x 1, x 2) = 0.5 + s i n x 12 + x 22 2 - 0.5 / 1 + 0.001 (x 12 + x 22) 2$	［-100，100］	50	0
F6	Alpine	$F 6 x = ∑ i = 1 n x i s i n (x i) + 0.1 x i$	［-10，10］	50	0

表1 测试函数详细信息

Tab. 1 Detail information of test functions

函数编号	函数名	函数表达式	定义域	维度	最优值
F1	Zakharov	$F 1 x = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 i x j 2$	［-100，100］	50	0
F2	Rosenbrock	$F 2 x = ∑ i = 1 n - 1 100 (x i + 1 - x i) 2 + (x i - 1) 2$	［-30，30］	50	0
F3	High Conditioned Elliptic	$F 3 x = ∑ i = 1 n (106) i - 1 n - 1 x i 2$	［-100，100］	50	0
F4	Ackley	$F 4 x = - 20 e x p - 0.2 1 n ∑ i = 1 n x i 2 - e x p 1 n ∑ i = 1 n c o s (2 π x i) + 20 + e$	［-32，32］	50	8.88E-16
F5	Schaffer	$F 5 (x 1, x 2) = 0.5 + s i n x 12 + x 22 2 - 0.5 / 1 + 0.001 (x 12 + x 22) 2$	［-100，100］	50	0
F6	Alpine	$F 6 x = ∑ i = 1 n x i s i n (x i) + 0.1 x i$	［-10，10］	50	0

表2 不同算法的寻优结果

Tab. 2 Optimization results of different algorithms

函数	算法	最差值	最优值	平均值	标准差	运行时间/s
F1	BOA	5.37E+05	9.79E-12	3.02E+03	3.23E+04	0.176 22
	MSBOA	1.38E+05	0.00E+00	8.24E+02	8.84E+03	8.677 50
	MIBOA	1.60E-10	0.00E+00	3.20E-13	7.16E-12	0.970 41
	PPSO	1.69E+06	4.83E-01	4.69E+03	7.59E+04	0.149 02
	GWO	9.48E+08	3.59E+00	1.93E+06	4.20E+07	0.384 43
F2	BOA	2.92E+10	4.89E+01	1.06E+08	1.50E+09	0.293 91
	MSBOA	1.26E+10	4.70E+01	2.76E+07	5.60E+08	6.921 90
	MIBOA	4.90E+01	6.13E-05	2.99E-01	3.79E+00	1.128 20
	PPSO	1.31E+10	4.83E+01	4.15E+07	6.80E+08	0.205 13
	GWO	5.88E+10	4.61E+01	5.16E+08	4.50E+09	0.454 99
F3	BOA	4.60E+09	1.22E-11	3.09E+07	3.00E+08	0.870 86
	MSBOA	1.13E+09	0.00E+00	3.70E+06	5.40E+07	6.322 40
	MIBOA	4.62E+09	0.00E+00	9.24E+06	2.10E+08	1.569 50
	PPSO	1.74E+09	7.33E-01	7.02E+06	9.80E+07	0.486 78
	GWO	5.23E+09	1.56E-25	2.59E+07	2.80E+08	0.731 09
F4	BOA	2.13E+01	1.17E-10	4.90E+00	8.51E+00	0.332 36
	MSBOA	2.13E+01	8.88E-16	9.71E+00	1.04E+01	11.265 90
	MIBOA	2.07E-06	8.88E-16	4.15E-09	9.27E-08	1.160 40
	PPSO	2.12E+01	2.00E+01	2.00E+01	5.55E-02	0.241 55
	GWO	2.14E+01	2.11E+01	2.11E+01	3.32E-02	0.588 92
F5	BOA	1.12E+01	3.31E-06	1.52E+00	2.92E+00	2.282 00
	MSBOA	5.73E+00	0.00E+00	3.42E-02	3.07E-01	5.022 80
	MIBOA	4.30E-03	0.00E+00	2.58E-05	3.30E-04	2.641 60
	PPSO	9.61E+00	7.28E-02	2.99E-01	7.13E-01	1.195 70
	GWO	1.08E+01	1.98E-08	4.18E-01	1.45E+00	1.420 40
F6	BOA	5.64E+01	1.48E-10	3.25E+00	1.05E+01	0.214 65
	MSBOA	1.34E-01	0.00E+00	8.22E-04	7.07E-03	2.250 20
	MIBOA	3.97E-09	0.00E+00	7.93E-12	1.77E-10	0.630 10
	PPSO	5.37E+05	9.79E-12	3.02E+03	3.23E+04	0.147 02
	GWO	1.38E+05	0.00E+00	8.24E+02	8.84E+03	0.260 20

图1 F1~F6测试函数的适应度收敛曲线

Fig. 1 Convergence curves of fitness of test functions F1-F6

图2 F1~F6测试函数的箱线图

Fig. 2 Boxplots of test functions F1-F6

图3 节点部署对比

Fig. 3 Comparison node deployment

图4 相同节点数下不同算法优化后覆盖率对比

Fig. 4 Comparison of coverage rates optimized by different algorithms with same node number

表3 不同节点数下不同算法优化后的覆盖率对比

Tab. 3 Comparison of coverage rates optimized by different algorithms under different node numbers

节点数	覆盖率/%
节点数	BOA	SSA	MIBOA
45	83.04	91.17	96.08
50	86.64	91.85	96.61
55	88.55	92.93	99.41

表4 IGWO与其他优化部署策略结果对比

Tab. 4 Result comparison of IGWO and other optimized deployment strategies

部署策略	覆盖率/%	时间/s
随机初始化	75.47	—
BOA	80.78	10.46
SSA	89.41	6.28
GWO	91.16	147.70
IGWO	94.28	158.60
MIBOA	93.04	12.78

表5 IWOA与其他优化部署策略结果对比

Tab. 5 Result comparison of IWOA and other optimized deployment strategies

部署策略	覆盖率/%	时间/s
随机初始化	81.72	—
BOA	88.55	539.96
SSA	92.93	268.55
WOA	92.72	784.21
IWOA	99.21	1 566.97
MIBOA	99.41	454.36

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基于多策略改进蝴蝶优化算法的无线传感网络节点覆盖优化

Node coverage optimization of wireless sensor network based on multi-strategy improved butterfly optimization algorithm

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图/表 9

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