1.一种无线传感器节点部署方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设置光吸收系数、最大吸引力、步长因子，种群规模，迭代次数和维度参数；

S2、根据步骤S1设定的参数，采用佳点集方法对目标监测区间的种群进行初始化，得到每个萤火虫的位置信息及对应的适应度值；

S3、利用变形sigmoid函数曲线作为惯性权重和变步长策略，对步骤S2每个萤火虫的位置信息及对应的适应度值进行优化，实现对萤火虫个体从t时刻到t+1时刻位置信息及对应的适应度值的迭代更新，确定种群中当前全局最优值和当前局部极值；

S4、根据步骤S3确定的种群当前全局最优值和当前局部极值，使用改进后的惯性权重更新公式和改进后的步长更新公式分别更新惯性权重和步长因子来更新每个萤火虫位置；

S5、根据步骤S3确定的种群中当前全局最优值和当前局部极值，对步骤S4更新后的萤火虫个体适应度值进行高斯扰动，对比更新前后个体位置的适应度值，保留个体位置适应度值大于设定阈值的个体位置，确定更新至最优覆盖率时的最大迭代次数；

S6、如果当前迭代次数大于步骤S5得到的最大迭代次数，结束并输出最优覆盖率和传感器节点位置图，完成无线传感器节点部属。

2.根据权利要求1所述的无线传感器节点部署方法，其特征在于，步骤S2中，计算佳点集具体为：S201、设VD是D维Euclidean空间内的单位立方体，即x∈VD，x∈(x1,x2,…xD)，0≤xi≤1，i＝1,2,…,D；

S202、若r∈VD，形为 偏差φ(n)满足φ(n)

≤V(r,ε)n-1+ε，称Pn(i)为佳点集，r为佳点，V(r,ε)是仅与r和ε相关的正常数，ε是任意小的正数；

S203、用分圆域法求佳点集r，取r＝2cos(2kπ/t)，1≤k≤D，t是满足的最小素数，或取rk＝e，1≤k≤D，r均为佳点。

3.根据权利要求1所述的无线传感器节点部署方法备，其特征在于，步骤S3中，t+1时刻萤火虫i的位置信息Xi(t+1)具体如下：Xi(t+1)＝w(t)Xi(t)+βij(rij)(Xi(t)-Xj(t))+α(t+1)(rand-0.5)其中，t为当前迭代次数，w(t)是权重系数，w(t)∈[0,1]；α(t+1)是可变步长，rand为[0,1]上服从均匀分布的随机数，βij为是两个萤火虫之间的吸引力，rij为两个萤火虫之间的Euclidean距离。

4.根据权利要求1所述的无线传感器节点部署方法，其特征在于，步骤S4中，利用惯性权重更新公式和步长更新公式分别更新惯性权重和步长因子，具体为：α(t+1)＝max(αmin,min(A(t),αmax))其中，t为当前迭代次数；Tmax是最大迭代次数；w(t)是权重系数，w(t)∈[0,1]；α(t+1)是可变步长，fgbest是当前个体全局最优解的适应值，fpbest当前个体当前最优解的适应度值，αmax、αmin分别是步长的上限和下限。

5.根据权利要求1所述的无线传感器节点部署方法，其特征在于，步骤S5中，高斯扰动后的位置Gbestt+1计算如下：其中， 为当前最优位置，f为当前位置的适应度值。

6.根据权利要求5所述的无线传感器节点部署方法，其特征在于，扰动后的位置Gbestnew为：2

Gbestnew＝Gbest×(1+Gaussian(μ,σ))其中，Gbest为当前最优位置，μ为均值，σ2为方差。

7.根据权利要求1所述的无线传感器节点部署方法，其特征在于，步骤S6中，如果当前迭代次数小于等于最大迭代次数，返回步骤S3。

8.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1至7所述的方法中的任一方法。

9.一种计算设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器、存储器及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1至7所述的方法中的任一方法的指令。