基于混沌量子粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化
本文关键词:基于混沌量子粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化
更多相关文章: 无线传感器网络 混沌搜索 量子粒子群 覆盖优化
【摘要】:针对传统粒子群算法在求解无线传感器网络覆盖问题上存在的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺陷,以提高传感器网络覆盖率为主要优化目标,提出了基于量子粒子群和Logistic混沌映射相结合的优化算法CQPSO。该算法基于量子δ势阱模型,同时引入精英个体适应值方差的早熟判断机制,提高了搜索效率。仿真结果表明,对比基本粒子群、混沌粒子群以及量子粒子群三种算法,该算法在覆盖率、均匀度以及平均移动距离指标方面具有更好的覆盖优化效果。
【作者单位】: 安徽农业大学信息与计算机学院;农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室;安徽工程大学机电学院;
【关键词】: 无线传感器网络 混沌搜索 量子粒子群 覆盖优化
【基金】:国家自然科学基金项目(61402013) 省科技攻关计划项目(1301b042008)
【分类号】:TP18;TP212.9;TN929.5
【正文快照】: 自温总理提出“感知中国”以来,我国物联网产业进入健康快速的发展期。作为当前物联网领域的热门研究方向,无线传感器网络[1]WSN(WirelessSensor Networks)的研究与开发也越来越得到重视。作为一种目标区域监测和信息获取的重要技术,无线传感器网络在环境保护[2-3]、智慧医疗[
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本文编号:891461
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