典型文献
融合柯西折射反向学习和变螺旋策略的WSN象群定位算法
文献摘要：
针对现有无线传感器网络(WSN)优化算法在定位过程中收敛速率慢和误差大的问题,提出一种基于柯西折射反向学习和变螺旋机制的象群节点定位算法.首先,利用具有遍历性和随机性的Logistic混沌映射初始化种群,丰富种群多样性,加快算法收敛速率.然后,将折射反向学习机制与柯西变异相融合以随机扰动族长位置,避免算法陷入局部最优.最后,在氏族分离过程中引入自适应变螺旋策略更新病态大象位置,提升算法全局搜索能力.仿真结果表明,与现有WSN优化算法相比,所提出的改进象群优化算法在定位精度和收敛速率方面得到明显提升.
文献关键词：
无线传感器网络;象群算法;折射反向学习;柯西变异;变螺旋策略
中图分类号：
作者姓名：
余修武;黄露平;刘永;李佩
作者机构：
南华大学资源环境与安全工程学院,湖南衡阳421001;铀矿冶放射性控制技术湖南省工程研究中心,湖南衡阳421001;湖南省铀尾矿库退役治理工程技术研究中心,湖南衡阳421001
文献出处：
引用格式：
[1]余修武;黄露平;刘永;李佩-.融合柯西折射反向学习和变螺旋策略的WSN象群定位算法)[J].控制与决策,2022(12):3183-3189
A类：
变螺旋策略
B类：
折射反向学习,WSN,定位算法,无线传感器网络,收敛速率,螺旋机,节点定位,遍历性,随机性,混沌映射,初始化,种群多样性,反向学习机制,柯西变异,异相,随机扰动,族长,局部最优,氏族,分离过程,病态,大象,全局搜索,搜索能力,象群优化算法,定位精度,象群算法
AB值：
0.314924
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