Resumen

En los últimos años, el problema cada vez más grave de la contaminación del agua ha animado a los investigadores a optimizar las redes de sensores de control de la calidad del agua (WQMSN) mediante la creación de nuevos algoritmos de cobertura de sensores submarinos. Dado que el sensor está limitado por el rango de monitorización y el número de objetivos, la optimización de la cobertura de objetivos 3D de multisensores heterogéneos es esencial para maximizar la tasa de cobertura de objetivos 3D de las aguas monitorizadas. Para mejorar la tasa de cobertura de objetivos, es necesario buscar la asignación de objetivos en todas las combinaciones posibles. Para optimizar la cobertura 3D de los objetivos submarinos, esta investigación propone un algoritmo paralelo caótico de enjambre artificial de peces (CPAFSA). CPAFSA utiliza la selección caótica para inicializar los parámetros e integra las capacidades de búsqueda global de los operadores paralelos. También aplica la selección de élite, que evita eficazmente la optimización local y resuelve el problema de la cobertura de objetivos en 3D. Por último, CPAFSA se compara con el algoritmo genético (GA) y la optimización por enjambre de partículas (PSO). Los resultados del experimento de simulación demuestran el excelente rendimiento de CPAFSA en la cobertura de objetivos 3D submarinos.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:cobertura de objetivos 3d, cpafsa, tasa de cobertura de objetivos 3d, algoritmo caótico paralelo de enjambre artificial de peces, nuevos algoritmos de cobertura de sensores submarinos, grave problema de contaminación del agua, cobertura de objetivos 3d submarinos, redes de sensores de vigilancia de la calidad del agua, capacidades de búsqueda global, optimización de enjambre de partículas
• Keywords:3d target coverage, cpafsa, 3d target coverage rate, chaotic parallel artificial fish swarm algorithm, new underwater sensor coverage algorithms, severe water pollution problem, underwater 3d target coverage, water quality monitoring sensor networks, global search capabilities, particle swarm optimization