摘要：PSO算法是提高WSN覆蓋的一種全局優(yōu)化算法。針對(duì)布爾感知模型與實(shí)際情況有所差別,且存在粒子搜索速度變慢的問(wèn)題。提出了一種尋優(yōu)能力增強(qiáng)型越界免疫粒子群算法(optimized ability enhancement and out of bounds immune PSO,OAEBI-PSO),采用概率感知模型,在粒子越界和粒子更新兩方面做出了改進(jìn),得到了更高的覆蓋率,并且避免陷入局部最優(yōu)。仿真表明,該算法能夠平均提高11%的覆蓋率,并且通過(guò)50次的蒙特卡羅實(shí)驗(yàn),表明該算法具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。