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逐维判断PSO算法值的WSN覆盖优化
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.06[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]解放军信息工程大学信息系统工程学院,郑州450001, [2]北京邮电大学信息与通信工程学院,北京100876
  • 相关基金:国家科技重大专项资金资助项目(2014ZX03006003); 国家自然科学基金资助项目(61201380)
中文摘要:

为了解决现有相关算法在粒子寻优过程中部分优化解丢失的问题,提出一种逐维判断PSO算法值的WSN覆盖优化策略。避免了标准PSO算法执行过程中由于粒子所有维数信息更新完毕后才进行适应度评价而导致的过多优化解丢失问题,提高了求解精度,加快了算法的收敛速度。通过对改进算法的实验仿真,结合覆盖率优化目标,与五种类似算法进行性能对比,证明提出的算法优化效果明显优于所对比算法,有效提高了网络覆盖率,是一种实用性较强的覆盖优化算法。

英文摘要:

In order to solve the problem that partial optimization solution loss for existing correlation algorithm in seeking the optimizations, this paper put forward a coverage optimization strategy of WSN which based on judging value of PSO algorithm dimension by dimension. It avoided a problem for the standard algorithms in PSO which made too much optimization solution lost when algorithm adapted degree evaluation after single particle update its all dimension information, increased the calculation precision and accelerated convergence speed of the algorithm. Through simulation experiment of the improved algorithm, combining with the coverage optimization target and comparing with other five similar algorithms in performance, it demonstrates that the proposed algorithm is better than compared algorithms in superior, improves the network coverage effectively, it is a kind of more practical coverage optimization algorithm.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049