基于改进粒子群算法的制造车间WSN部署优化

发布时间：2018-05-04 19:18

  本文选题：无线传感器网络 + 粒子群算法　； 参考：《仪表技术与传感器》2017年10期

【摘要】：针对制造车间环境下有向无线传感器网络节点的部署优化问题,以提高网络覆盖率为目标,提出了一种面向制造车间应用的有向感知模型,并设计了一种改进粒子群算法,改进算法惯性权重余弦自适应调整,同时学习因子基于惯性权重自行调节,并应用于有向感知模型求解优化,通过实验对比验证,设计算法具有较快的收敛速度以及全局寻优能力,有效提升了无线传感器网络覆盖率。
[Abstract]:In order to improve the network coverage, a directed perception model for manufacturing workshop applications is proposed and an improved particle swarm optimization algorithm is designed for the deployment optimization of directed wireless sensor network nodes in the manufacturing workshop environment. The improved algorithm adaptively adjusts the inertia weight cosine, while the learning factor adjusts itself based on the inertial weight, and it is applied to solve the optimization of the directed perception model. The proposed algorithm has fast convergence speed and global optimization ability, which can effectively improve the coverage of wireless sensor networks.
【作者单位】： 贵州大学机械工程学院;贵州大学大数据与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51475097) 工信部智能制造示范项目(工信部联装[2016]213号)
【分类号】：TN929.5;TP18;TP212.9

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