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重心反向粒子群优化算法在无线传感器定位优化中的应用
被引量:
5
1
作者
吉滦峦
谢宏
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期154-156,160,共4页
针对传统DV-Hop算法误差过大、粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优问题,提出了一种重心反向粒子群无线传感器网络(WSNs)节点定位算法。首先将PSO算法结合重心反向学习策略,以整个群体的重心为参考点计算反向解,并且结合粒子正向解和反向...
针对传统DV-Hop算法误差过大、粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优问题,提出了一种重心反向粒子群无线传感器网络(WSNs)节点定位算法。首先将PSO算法结合重心反向学习策略,以整个群体的重心为参考点计算反向解,并且结合粒子正向解和反向解,选取更优适应度值的粒子作为下一代,以进一步提高种群的多样性。其次对粒子运行速度进行改进,在速度中加入一种随机扰动的线性递增项,提高算法后期收敛速度,避免陷入局部最优。最后将重心反向粒子群算法结合DV-Hop定位方法,构建基于重心反向粒子群算法的网络节点定位方法。仿真结果表明:相比传统DV-Hop算法,重心反向粒子群算法的定位精度更高,效果更好,适用于定位精度要求较高的场景。
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关键词
无线传感器网络
重心反向学习
重心反向粒子群优化算法
定位精度
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职称材料
题名
重心反向粒子群优化算法在无线传感器定位优化中的应用
被引量:
5
1
作者
吉滦峦
谢宏
机构
上海海事大学信息工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第2期154-156,160,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61550110252)。
文摘
针对传统DV-Hop算法误差过大、粒子群优化(PSO)算法易陷入局部最优问题,提出了一种重心反向粒子群无线传感器网络(WSNs)节点定位算法。首先将PSO算法结合重心反向学习策略,以整个群体的重心为参考点计算反向解,并且结合粒子正向解和反向解,选取更优适应度值的粒子作为下一代,以进一步提高种群的多样性。其次对粒子运行速度进行改进,在速度中加入一种随机扰动的线性递增项,提高算法后期收敛速度,避免陷入局部最优。最后将重心反向粒子群算法结合DV-Hop定位方法,构建基于重心反向粒子群算法的网络节点定位方法。仿真结果表明:相比传统DV-Hop算法,重心反向粒子群算法的定位精度更高,效果更好,适用于定位精度要求较高的场景。
关键词
无线传感器网络
重心反向学习
重心反向粒子群优化算法
定位精度
Keywords
wireless sensor networks(WSNs)
centroid opposition-based learning
centroid oppositional particle swarm optimization(PSO)algorithm
positioning precision
分类号
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
重心反向粒子群优化算法在无线传感器定位优化中的应用
吉滦峦
谢宏
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021
5
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职称材料
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