为了提高无线传感器网络覆盖率,减少目标区域覆盖盲区,采用基于历史成功的自适应参数差分进化(SHADE)算法对节点分布进行优化,制定节点优化方案。以网络覆盖率为优化目标函数,建立联合概率模型,采用SHADE算法对目标函数进行求解。SHADE使用了控制参数设置的历史记忆来指导未来控制参数值的选择,确保了精确和快速收敛到全局最优,增强了算法鲁棒性。通过与差分进化算法和人工蜂群差分进化算法进行仿真对比,验证了SHADE算法能够快速收敛,网络覆盖率高。仿真结果表明,在500次模拟情况下,SHADE算法的平均覆盖率分别高于差分进化算法5.17%、人工蜂群差分进化算法1.88%。。被测区域S为100m×100m的正方形区域，本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/  区域离散化步长为1m;假设有50个传感器分布在被测区域S内，每个传感器节点的感知半径为10m。SHADE初始化参数:种群规模Np为200，Tmax为500，决策向量维度d为5，CR和F为0.5。为了验证本文算法优越性，分别采用SSDE和DE对WSN优化问题进行对比，被测区域S不变，l为100，Gmax为500。3．2算法性能分析分别采用SHADE、SSDE和DE对WSN优化目标函数进行求解，设计与实现-数控滚圆机滚弧机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机三种算法收敛曲线如图1所示。图1三种算法收敛曲线s由图1可知，应用DE算法迭代次数最多且覆盖率最低，这是因为DE原理简单，控制参数少但是算法局部搜索能力较弱，在有限时间内很难保证获得全局最优解。SSDE在DE算法中引入人工蜂群搜索策略，使其快速跳出局部最优;但该方法存在疏于开发的问题，收敛速度较慢。SHADE所需迭代次数在三种算法中最少，同时覆盖率也最高。这是因为该方法采用历史存储器M来储存控制参数，避免陷入局部最优解，加快了算法收敛速度。为了进一步验证算法性能，改变WSN中传感器节点数目，得到三种算法覆盖率随节点变化曲线，如图2所示。图2覆盖率随节点变化曲线Fi设计与实现-数控滚圆机滚弧机张家港电动钢管滚圆机滚弧机折弯机本文由公司网站张家港大棚滚圆机采集转载中国知网整理!!http://www.dapenggunyuanji.com/