摘要
改进经典差分进化算法,得到一种基于空间距离的多目标差分进化(SD-MODE)算法,将其应用于无线传感器网络的覆盖优化。仿真结果表明,相比经典的NSGA-II算法和ε-MOEA算法,SD-MODE算法能更好地定位移动节点,增大覆盖率,减少节点的平均运动距离。
This paper improves classical Differential Evolution（DE） algorithm, gets a Spacial Distance based Multi-Objective Differential Evolutionary（SD-MODE） algorithm, applies it to coverage optimized in Wireless Sensor Network（WSN）. Compared with classical NSGA-II algorithm and e-MOEA algorithm, simulation results demonstrate that SD-MODE algorithm can orient mobile node better, enhance percent of coverage, and decrease average movement distance.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第5期103-105,共3页
Computer Engineering
基金
湖南省教育厅基金资助项目(09C961)
湖南省自然科学基金资助项目(05JJ30125)
湖南省教育厅科研基金资助重点项目(06A074)
关键词
差分进化
空间距离
无线传感器网络
覆盖度
Differential Evolutionary（DE）
Spacial Distance（SD）
Wireless Sensor Network（WSN）
degree of coverage
