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为解决无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)节点分布不均和随机部署中的低覆盖率问题，该文提出一种改进群体智能算法的无线传感器网络覆盖优化算法，即改进的黑猩猩优化和哈里斯鹰优化的混合优化算法(Improved Chimp Optimization and Harris Hawk Optimization Algorithm, ICHHO).该算法首先对黑猩猩优化算法(Chimpanzee Optimization Algorithm, ChOA)进行改进，使用Levy Flight来改善其探索阶段，然后设计一个更新的公式来计算猎物逃逸能量，作为开发和探索之间的选择因素.传感器节点随机部署后，将ICHHO在传感器节点上执行，按照改进策略更新个体位置信息，计算相应的适应程度，找到最优传感器位置，并根据传感器概率模型确定网络最优覆盖率.仿真结果验证了ICHHO对于解决WSN覆盖问题的适用性，与其他优化算法的对比结果显示，ICHHO在提高覆盖率方面优于其他算法. 相似文献
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