分簇和多目标自适应的和声搜索定位算法

发布时间：2018-09-12 12:54

【摘要】：针对集中式多目标优化定位算法计算复杂、容易陷入局部最优等问题,采用一种基于分簇和多目标自适应和声搜索分布式无线传感器网络定位算法.将无线传感器网络节点进行分簇定位,建立局部多目标定位模型,其目标函数为根据簇内节点间距离信息构建的空间约束目标函数,以及根据拓扑关系构建的拓扑结构约束目标函数,使用多目标自适应和声搜索算法进行定位,以解决多目标定位算法容易陷入局部最优问题,其中和声记忆库更新方法采用非劣排序和拥挤距离排序方法.仿真结果表明本文的定位算法,与PAES定位算法相比有较高的定位精度.
[Abstract]:In order to solve the problem that centralized multi-objective optimal location algorithm is complex and easy to fall into local optimum, a distributed wireless sensor network localization algorithm based on clustering and multi-objective adaptive harmonic search is proposed. The local multi-objective localization model is established by clustering the nodes in wireless sensor networks. The objective function is a spatially constrained objective function based on the distance information between the nodes within the cluster. In order to solve the problem that multi-objective localization algorithm is easy to fall into local optimum, the multi-objective adaptive harmonic search algorithm is used to locate the constrained objective function of topological structure. Among them, non-inferior sorting and crowding distance sorting are used to update harmony memory bank. The simulation results show that the proposed algorithm has a higher accuracy than the PAES algorithm.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;物联网技术应用教育部工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(61373126)资助 江苏省自然科学基金项目(BK20131107)资助 中央高校基本科研业务费专项资金项目(JUSRP51510)资助
【分类号】：TN929.5;TP212.9

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本文编号：2239065