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以agent负载能耗均衡度和网络总能耗为指标构建多移动agent协作规划模型，为了尽可能延长网络生存周期，给出基于网络覆盖率的节点休眠机制，在满足WSN网络覆盖率要求的同时，采用较少节点处于工作状态。根据多移动agent协作规划技术特点，设计融合Pareto最优解多目标离散群集蜘蛛算法（MDSSO），重新定义插值学习和变异交换粒子更新策略，并动态调整最优解集规模，以提高MDSSO算法多目标求解精度。实验仿真结果表明，该方法能够快速合理给出WSN多移动agent规划路径，而且与其他传统算法相比，网络总能耗降低了约15%，生存期提高了约23%。
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