无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）作为现代信息技术中非常重要的一个分支，已经在多个领域中得到广泛的应用。这些应用包括军事、安全监视、生态环境监测、医疗健康等。然而，如何有效地部署WSN中的无线传感器节点，以提高节点的利用率和网络的覆盖率，是一个亟需解决的问题。
传统无线传感器网络部署方法往往存在节点冗余率高和网络覆盖率低的问题。为了解决这些问题，研究者们提出了一系列优化算法，例如粒子群算法、基于混沌粒子群算法的优化方法、蚁群算法、鱼群算法等。然而，这些算法在实际应用中往往有着局限性，例如粒子群算法和鱼群算法容易陷入局部最优解，而蚁群算法虽然能有效解决问题但效率不高，基于混沌粒子群算法虽然避免了基本粒子群算法的问题，但其计算复杂度也相应增加。
烟花算法（Fireworks Algorithm）是一种新兴的元启发式算法，由Tan等人在2010年提出。该算法通过模拟烟花爆炸的过程来解决最优化问题。它能够继承并发扬现有元启发式算法的一些优点，主要的优化机制是根据烟花在夜空中的爆炸过程来进行启发式的搜索，以期找到问题的最优解。
本文提出了基于分布式烟花算法的WSN布局优化方法。这个方法的主要特点是将烟花算法出色的结果搜索能力与分布式计算的高效性相结合，从而能够高效地求解网络覆盖率的优化模型。分布式烟花算法在处理大规模优化问题时展现出了很好的计算效率和快速的收敛速度，实验结果也表明，相比于传统的烟花算法，该算法能够取得更优的计算结果，并且收敛速度更快。
分布式计算是一种使多个计算资源协同工作的计算方法，它能够将一个复杂的计算任务分解为多个可以同时进行的子任务，然后由不同的计算节点并行处理，最后将结果汇总。这种计算方式相比于传统的集中式计算方式，能够大幅度提高计算效率，尤其是对于那些需要大规模计算资源和复杂算法的问题，如WSN的布局优化。
本文的研究对于提升WSN的覆盖效率有着重要的理论和实践意义。它不仅能够帮助研究人员更好地理解分布式烟花算法在实际问题中的应用，也能够为未来的优化算法的研究提供一定的参考。此外，该方法还具有较强的可扩展性，意味着可以与其他算法进行融合，进一步提升其在WSN优化方面的应用效果。
