典型文献
自主多决策粒子群的无线传感器网络覆盖优化
文献摘要：
网络节点覆盖是无线传感器应用的重要一环,为提高网络节点覆盖率,提出一种基于自主多决策粒子群的无线传感器网络覆盖算法.该算法首先引入Bernoulli混沌与Logistic混沌映射耦合成为一种新的精英混沌映射来初始化种群,提高初始解质量,为全局寻优奠定基础.其次,引入一种多决策方法,通过随机赋予粒子不同学习方式,使它们获得不同于其他群体的自主决策能力,增强算法的局部寻优性能.然后,利用一种融合柯西变异与反向学习的交替扰动策略对最优粒子进行扰动变异,提高算法跳出局部最优的能力.在典型测试函数的实验结果表明,自主粒子群所提算法收敛速度更快、寻优精度更高、稳定性更强,且用其优化的无线传感器网络节点分布更均匀、覆盖率更高,验证了该算法的有效性和可行性.
文献关键词：
无线传感器网络;粒子群算法;精英混沌;自主多决策;交替扰动策略
中图分类号：
作者姓名：
李思成;魏云冰;邱永露
作者机构：
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海 201600;浙江亿安电力电子科技有限公司,浙江杭州 311300
文献出处：
引用格式：
[1]李思成;魏云冰;邱永露-.自主多决策粒子群的无线传感器网络覆盖优化)[J].仪表技术与传感器,2022(09):26-35
A类：
自主多决策,交替扰动策略
B类：
无线传感器网络,网络覆盖,覆盖优化,网络节点,节点覆盖率,覆盖算法,Bernoulli,混沌映射,精英混沌,射来,初始化,初始解,全局寻优,决策方法,学习方式,自主决策能力,增强算法,寻优性能,柯西变异,反向学习,最优粒子,跳出局部,局部最优,测试函数,收敛速度,寻优精度,粒子群算法
AB值：
0.285358
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