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基于遗传退火算法进化神经网络的水位预测
  • ISSN号：1003-7020
  • 期刊名称：柳州师专学报
  • 时间：2014.4.10
  • 页码：129-132
  • 分类：TP273.5[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构：[1]华中师范大学计算机学院,武汉430079, [2]咸宁职业技术学院信息工程学院,湖北咸宁437100
  • 相关基金：国家自然科学基金（No.61170305）
  • 相关项目：混沌分形理论研究及其在华南降水系统中的应用
作者： 丁红|
关键词： 无线传感网络, 蒙特卡洛定位, 爬山粒子群算法, wireless sensor network, Monte Carlo localization, hill climbing particle swarm optimization
中文摘要：

针对蒙特卡洛定位（Monte Carlo Localization,MCL）采样效率不高,定位精度较低的问题,提出一种新的基于爬山法优化策略的移动无线传感网络定位算法HCPSO-MCL（Hill Climbing Particle Swarm Optimization-MCL）,将节点定位问题转化为全局优化问题。HCPSO-MCL算法采用基于爬山策略的混合粒子群优化算法对MCL的估计值进行修正,从而实现节点快速准确定位。实验仿真结果表明,HCPSO-MCL较之于MCL算法在定位精度上有很大改进,而且比PSO-MCL（Particle Swarm Optimization-MCL）算法有更快的收敛性。

英文摘要：

The Monte Carlo localization algorithm suffers the problem of low sampling efficiency and low localization accuracy. Hence a novel mobile wireless sensor network localization algorithm, HCPSO-MCL, based on hybrid particle swarm optimization combined with hill climbing is proposed. It converts the localization problem to global optimization problem. The HCPSO-MCL algorithm is used to correct the estimated localization of MCL, it can determine the location quickly. The simulation results show that, compared with MCL algorithm, HCPSO-MCL has higher localization accuracy and is faster than PSO-MCL in convergence speed.

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