基于群体智能算法的3D无线传感器网络覆盖优化性能比较：综述

《Neurocomputing》：Performance comparison of coverage optimization for 3D WSNs based on swarm intelligence algorithm: A review

【字体：大中小】 时间：2026年08月07日 来源：Neurocomputing 6.7

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　　摘要随着无线传感器网络技术的快速发展，该技术在环境监测、智能家居以及工业物联网等多个领域展现出广阔的应用前景。然而，WSN的监测精度与效率在很大程度上取决于传感器节点的最佳部署方式。为二维环境设计的传统覆盖优化方法在复杂的三维空间中往往不够适用，因为在这种环境中会出现覆盖盲区以及

摘要

随着无线传感器网络技术的快速发展，该技术在环境监测、智能家居以及工业物联网等多个领域展现出广阔的应用前景。然而，WSN的监测精度与效率在很大程度上取决于传感器节点的最佳部署方式。为二维环境设计的传统覆盖优化方法在复杂的三维空间中往往不够适用，因为在这种环境中会出现覆盖盲区以及网络拓扑结构不稳定的问题，难以满足实际需求。基于群智能算法的3D WSN覆盖优化一直是一个活跃的研究领域，但目前针对这类算法的覆盖优化系统进行系统性比较分析的研究还相对较少。因此，本文以3D WSN的覆盖优化问题为研究对象，在不同仿真条件下对八种常用的群智能算法进行了系统比较。研究结果表明，在相同条件下，不同算法的性能存在显著差异，其中灰狼优化器、人工蜂鸟算法和麻雀搜索算法在覆盖优化任务中表现更为出色。

引言

作为物联网的核心组成部分，无线传感器网络因其具备自组织能力、动态拓扑结构以及环境适应性，已在环境监测[1]、智能家居[2]以及军事应用[3]等诸多领域发挥着重要作用[4]、[5]。此外，微电子技术与无线通信技术的进步推动了WSN在军事侦察、生态保护以及灾害预警系统等复杂场景中的广泛应用[6]、[7]、[8]、[9]。例如，在无人机辅助的山地监测中，WSN能够实现地形数据的实时采集与传输；在矿山安全监测中，其多节点协同感知功能可及时预警异常气体浓度[10]、[11]、[12]；在海洋环境监测方面，水下传感器网络能够构建三维监测系统，为生态研究提供高精度数据[13]、[14]、[15]。不过，WSN的监测效率与质量在很大程度上取决于传感器节点的空间布局是否合理[16]，而在三维场景中这一依赖性更为明显，因为传统的二维覆盖优化方法面临着更为复杂的挑战[17]。首先，三维空间的几何复杂性增加导致覆盖盲区大幅增多，严重影响了WSN的监测可靠性[18]、[19]、[20]；其次，为二维场景设计的传统优化方法对动态条件的适应能力较差，这也限制了它们在三维场景中的实际应用[21]、[22]。近年来，由于在处理复杂优化问题方面表现优异，群智能算法逐渐成为解决WSN覆盖优化问题的主流方法。与传统方法相比[23]、[24]、[25]、[26]，群智能算法无需复杂的几何推导，能够通过个体间的协作与迭代搜索，在高维解空间中高效寻找最优解[27]、[28]。目前大多数研究仅集中在二维场景或简化条件下对单一算法进行验证，而针对三维优化场景下基于群智能的覆盖性能的系统性比较研究仍然较少。因此，对主流群智能算法在优化3D WSN覆盖性能方面的有效性、适应性及稳健性进行深入的比较分析，具有重要的理论价值与实践意义。本文正是针对这一问题，对八种群智能算法在三维场景下的覆盖性能进行了系统比较分析，其主要贡献如下：

(1)
综述了近年来基于群智能算法及其变体的WSN覆盖优化相关研究。
(2)
在统一框架与一致评估指标下，对八种用于3D WSN覆盖优化的群智能算法进行了系统性比较，分析了它们在不同仿真条件下的稳健性与适应性。
(3)
根据比较结果，分析了不同算法的优缺点，为3D WSN覆盖优化中算法的选择提供参考。

本文的其余结构如下：第2节回顾相关研究；第3节详细阐述基于群智能算法的3D WSN节点感知模型及覆盖优化步骤；第4节介绍仿真设计及比较分析方法；最后，第5节对本文内容进行总结，并指出未来的研究方向。

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