1.一种用于森林监测的传感器节点布置方法，其特征在于包括以下步骤：S1、设置传感器节点的感知半径、通信半径以及监测区域的大小，同时，生成传感器节点在监测区域内的随机分布信息，传感器节点为无线传感器节点；

S2、基于布尔感知模型，计算每个传感器节点对监测区域的覆盖情况，进而建立传感器节点的覆盖率数学模型；

S3、将覆盖率数学模型和相切奖励项引入传感器节点的布置过程中，形成无线传感器网络优化布置的目标函数；

S4、引入灰狼优化算法GWO，并对其进行改进，将S3中的目标函数作为适应度函数，通过模拟灰狼的捕猎行为，逐步优化传感器节点的位置；改进包括将GWO的线性收敛因子替换为非线性的收敛因子、在GWO中引入遗传变异策略以及基于柯西分布的变异机制；

S5、在随机部署的基础上，通过采集传感器节点的随机分布信息，然后根据改进后的GWO生成的部署策略，动态调整传感器节点的位置分布，以提高无线传感器网络的覆盖率并优化传感器节点能耗；经过多次迭代，最大限度覆盖监测区域，当满足迭代终止条件时，输出每个传感器节点的最终位置，获得最终优化的传感器节点布置方案；

所述的S1中，设定无线传感器网络中的传感器节点是同构的，传感器节点的感知半径为Rp，通信半径为Rc，传感器节点集V表示为V={v1，v2，v3，…，vn}，n是传感器节点的个数，V中的任意一个传感器节点vi的二维坐标表示为（xi，yi），i=1，2，3，…，n；监测区域内设置有监测节点，监测节点集合Q表示为Q={q1，q2，q3，…，qm}，m是监测节点的个数，Q中的任意一个监测节点qj的坐标为（xj，y）j ，j=1，2，3，…，m；监测区域定义为大小为L×W的矩形区域；

所述的S2中，建立传感器节点的覆盖率数学模型的方法为：S21、计算出传感器节点和监测节点的距离矩阵D，公式如下：；

式中，Dij表示vi与qj之间的距离；计算各个Dij即可得到整体的距离矩阵D；

S22、计算出各个传感器节点间的距离矩阵A，公式如下：；

式中，Aik表示vi与传感器节点vk之间的距离，k=1，2，3，…，n且k≠i；计算各个Aik即可得到整体的距离矩阵A；

S23、基于布尔感知模型，单个传感器节点对qj的监测概率公式为：；

式中，per（vi，q）j 表示vi能够监测到qj的概率；

S24、所有传感器节点对qj的联合感知概率表示为：；

式中，Pjoint（V，q）j 表示所有传感器节点集V对监测节点qj的联合覆盖概率；

S25、将监测区域划分为等面积的L×W个网格，每个网格的中心代表一个监测节点，则覆盖率Cr表示为：；

式中，x、y表示网格中心的坐标，从坐标轴原点开始不断增加来表示L×W个网格的中心点； 即表示第 个监测节点；通过Cr表示无线传感器网络覆盖监测区域的比例；

所述的S3中，相切奖励项 表示为：

；

式中，是距离的容差范围；E为指示函数，当满足括号内条件时E等于1，否则E等于0；

（xi，y）i 即为vk的二维坐标；

无线传感器网络优化布置的目标函数 表示为：；

式中，是平衡相切奖励贡献的权重因子；

所述的S4中，非线性的收敛因子factor表示为：；

式中，MaxIter是最大迭代次数；iter是当前迭代次数；

遗传变异策略包括遗传策略和变异策略，遗传策略表示为：；

式中，mod表示取余数；是同余符号； 、 、 分别代表种群中适应度最高的三个狼个体；p表示种群中的第p个解；Xp表示子一代的第p个狼个体；

变异策略为，随机选择维度dr：

；

式中，d为种群维度大小；则：

；

式中， 表示在维度dr下变异后的第p个狼个体；r是均匀分布在[0，1]中的随机数，用于确定是否发生突变；QT是突变率，表示发生突变的概率；N（0，1）是标准正态分布，用于引入随机扰动；ms是突变强度，控制对狼个体应用突变的强度大小；

柯西分布的变异机制为，柯西分布函数表示为：；

式中，C表示用于突变的柯西分布变量； 是指示分布峰值的位置参数； 是控制分布离散度的尺度参数；rand是0到1之间的均匀分布随机数；

在得到当前全局最优解后，利用柯西变异对当前全局最优解进行更新，表示为：；

式中， 表示全局最优解在第q维的新坐标； 表示全局最优解在第q维的坐标；

表示从标准柯西分布中抽取的随机数；

所述的S5中，获得最终优化的传感器节点布置方案的具体方法为：S51、在改进后的GWO中，传感器节点的集合表述为：；

式中，X表示总体矩阵； 表示维度d下第N个狼个体在搜索空间中的位置； 表示第N个狼个体的第d维度；每个狼个体都包含所有传感器节点的数量和位置信息；

S52、第I个狼个体的初始位置为XI，I=1，2，3，…，N，N为种群数量；每个狼个体均代表一个潜在的布置方案，每个狼个体的位置在解空间中由一组候选变量的值定义，XI由下式给出：；

式中， 、 分别表示第I个候选变量中d维变量的下界和上界；R为在[0，1]范围内均匀分布的随机数；

S53、根据适应度的值，将狼个体分为四个等级，从最高到最低依次为α、β、γ和ω，其中，α、β和γ代表适应度排名前三的狼个体，即为三个头狼，分别对应当前最佳解、次佳解、通用解；剩余的狼个体ω为普通狼，代表候选解；适应度函数即为S3中的目标函数；

S54、执行GWO中的包围策略，计算普通狼与头狼之间的距离：；

；

式中， 是表示普通狼与头狼Y之间距离的向量； 是影响 的系数； 表示头狼Y在时间t时的位置向量； 表示普通狼在时间t时的位置向量；是均匀分布在范围[0，

1]内的随机向量；

S55、根据普通狼与头狼之间的距离更新普通狼的位置，表示为：；

；

式中，factor即为S4中非线性的收敛因子； 表示头狼Y当前的位置向量； 是影响更新位置的系数，计算时通过factor控制调整幅度； 是受 影响的更新后的位置；是均匀分布在范围[0，1]内的随机向量；

S56、更新种群位置的公式为：

；

式中， 是下一个时间步更新的位置向量，代表当前头狼的平均位置；

S57、进行多方向包围，α、β、γ三个头狼从不同的方向包围猎物，通过多方向搜索探索整个解空间；

S58、在迭代搜索的过程中，通过控制factor的大小，动态调整包围圈，寻找最优解，最优解即为最大限度覆盖监测区域的传感器节点布置方案；

改进后GWO的完整算法流程为，在参数初始化后，计算适应度值并排序，根据排序记录α、β、γ三个头狼，并依据相应策略进行遗传、变异，遗传、变异后再次计算适应度值并排序，然后计算非线性收敛因子，更新普通狼的位置，计算适应度值，再应用柯西变异策略返回最佳适应度的狼个体，完成一次迭代，当达到迭代终止条件时结束。

2.根据权利要求1所述的一种用于森林监测的传感器节点布置方法，其特征在于：所述的S1中，设置Rc=2Rp，保证传感器节点之间能够有效通信并维持整个无线传感器网络的稳定连接。

3.根据权利要求1所述的一种用于森林监测的传感器节点布置方法，其特征在于：在遗传策略中，针对适应度最高的3个狼个体应用遗传策略，将其优良特性依次传递给下一代的

5个狼个体，以确保保留最优个体并增加种群的多样性；此时，p=1，2，3，4，5，表示遗传策略作用于子代中的5个狼个体；在变异策略中，适应度排名为4至N的狼个体将进行变异操作，随后重新进行适应度排序，并将适应度最后两位的个体淘汰，生成子代个体，N为种群数量。

4.根据权利要求1所述的一种用于森林监测的传感器节点布置方法，其特征在于：所述的S58中，迭代过程中，逐步缩小factor，从而缩小搜索范围，逐渐收紧包围圈。

5.根据权利要求1所述的一种用于森林监测的传感器节点布置方法，其特征在于：所述的S5中，迭代终止条件为，迭代次数达到最大迭代次数300次，或者无线传感器网络对于监测区域的覆盖率高于设定的覆盖率阈值。