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基于创新的混合算法在列车姿态测量系统中的应用研究
1
作者
雷丽婷
蒋常升
师光洲
《内燃机与配件》
2024年第14期22-24,共3页
本文针对列车姿态测量系统中无线传感器网络的覆盖优化难题,提出了一种创新的混合算法—PGSO。该算法融合了粒子群算法优化出色的全局搜索能力与萤火虫算法在局部精细搜索方面的优势,旨在提升列车姿态测量系统中无线传感器网络的覆盖质...
本文针对列车姿态测量系统中无线传感器网络的覆盖优化难题,提出了一种创新的混合算法—PGSO。该算法融合了粒子群算法优化出色的全局搜索能力与萤火虫算法在局部精细搜索方面的优势,旨在提升列车姿态测量系统中无线传感器网络的覆盖质量。实验显示,PGSO算法较PSO和GSO更快收敛、覆盖率更高、全局搜索能力更强,在列车姿态测量场景中表现卓越,有效解决了无线传感器网络覆盖优化问题。
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关键词
列车姿态测量系统
无线传感器网络
覆盖优化
粒子群优化(PSO)
萤火虫算法(GSO)
混合算法(PGSO)
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职称材料
题名
基于创新的混合算法在列车姿态测量系统中的应用研究
1
作者
雷丽婷
蒋常升
师光洲
机构
柳州铁道职业技术学院
出处
《内燃机与配件》
2024年第14期22-24,共3页
基金
2022年度柳州铁道职业技术学院科技类立项项目“基于无线传感器网络的列车运行姿态测量系统研究”(课题编号:2022-KJA04)。
文摘
本文针对列车姿态测量系统中无线传感器网络的覆盖优化难题,提出了一种创新的混合算法—PGSO。该算法融合了粒子群算法优化出色的全局搜索能力与萤火虫算法在局部精细搜索方面的优势,旨在提升列车姿态测量系统中无线传感器网络的覆盖质量。实验显示,PGSO算法较PSO和GSO更快收敛、覆盖率更高、全局搜索能力更强,在列车姿态测量场景中表现卓越,有效解决了无线传感器网络覆盖优化问题。
关键词
列车姿态测量系统
无线传感器网络
覆盖优化
粒子群优化(PSO)
萤火虫算法(GSO)
混合算法(PGSO)
Keywords
Train attitude measurement system
Wireless sensor network
Coverage optimization
Particle swarm optimization(PSO)
Glowworm swarm optimization(GSO)
Hybrid algorithm(PGSO)
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于创新的混合算法在列车姿态测量系统中的应用研究
雷丽婷
蒋常升
师光洲
《内燃机与配件》
2024
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