尋優(yōu)能力增強(qiáng)型越界免疫粒子群算法
作者：李強(qiáng); 康琳; 高文華; 董增壽 太原科技大學(xué)電子信息工程學(xué)院; 太原030024
摘要：PSO算法是提高WSN覆蓋的一種全局優(yōu)化算法。針對布爾感知模型與實際情況有所差別,且存在粒子搜索速度變慢的問題。提出了一種尋優(yōu)能力增強(qiáng)型越界免疫粒子群算法(optimized ability enhancement and out of bounds immune PSO,OAEBI-PSO),采用概率感知模型,在粒子越界和粒子更新兩方面做出了改進(jìn),得到了更高的覆蓋率,并且避免陷入局部最優(yōu)。仿真表明,該算法能夠平均提高11%的覆蓋率,并且通過50次的蒙特卡羅實驗,表明該算法具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。
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太原科技大學(xué)學(xué)報雜志
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