学习自动机结合节点功率自适应调整的WSN目标覆盖方案 - 金秋 裴斐 林馥 (计算机应用研究, 2017)
针对大多数现有无线传感器网络目标覆盖方案没有考虑传感器功率（传感范围）可调的问题,提出一种基于学习自动机（learning automata,LA）和节点功率自适应调整的WSN的目标覆盖方案。利用LA算法根据节点能量自适应调整节点的发射功率,构建能够覆盖所有目标的覆盖集,并通过精简过程获得最小覆盖集,从而减低节点的能耗,提高网络的生命周期。通过实验研究了传感器数量和目标数量对网络寿命的影响,并将该方案与基于贪婪算法、遗传算法的方案进行比较,结果表明,该方案能够获得更多的覆盖集和更长的网络寿命。