本文選題：蛙跳算法　切入點(diǎn)：群體智能算法　出處：《計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制》2014年06期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)算法在解決無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化上存在的覆蓋率較低和節(jié)點(diǎn)分布不夠均勻的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的蛙跳算法;為了同時(shí)達(dá)到增加算法的種群多樣性和加快算法收斂速度的目的,改進(jìn)蛙跳算法分別增加了個(gè)體高斯學(xué)習(xí)機(jī)制和根據(jù)粒子群思想改進(jìn)的更新策略,讓族內(nèi)最差個(gè)體在自身附近進(jìn)行局部搜索,若無(wú)效,則使族內(nèi)最差個(gè)體同時(shí)向族內(nèi)最優(yōu)個(gè)體和全局最優(yōu)個(gè)體學(xué)習(xí);在性能評(píng)估實(shí)驗(yàn)中,對(duì)改進(jìn)的蛙跳算法分別進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)測(cè)試和無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化測(cè)試;測(cè)試結(jié)果表明,在6個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)中,改進(jìn)的蛙跳算法與其他算法相比在4個(gè)測(cè)試函數(shù)上的收斂精度有了明顯提高;在無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中,改進(jìn)的蛙跳算法也能夠使節(jié)點(diǎn)分布更加均勻,使網(wǎng)絡(luò)覆蓋率達(dá)到了85.6%。
[Abstract]:In order to solve the problems of low coverage and uneven distribution of nodes in wireless sensor network coverage optimization, an improved leapfrog algorithm is proposed. In order to increase the population diversity of the algorithm and accelerate the convergence rate of the algorithm, the improved leapfrog algorithm increases the individual Gao Si learning mechanism and the updating strategy according to the particle swarm theory, respectively. Let the worst individual in the family conduct local search near itself, if not, make the worst individual in the family learn from the best individual in the family and the global optimal individual at the same time; in the performance evaluation experiment, the worst individual in the family can learn from the best individual and the global optimal individual at the same time. The improved leapfrog algorithm is tested by standard function test and wireless sensor network coverage optimization test, and the test results show that, among the six standard test functions, Compared with other algorithms, the improved leapfrog algorithm can improve the convergence accuracy of the four test functions, and the improved leapfrog algorithm can make the nodes distribute more evenly in the coverage optimization of wireless sensor networks. The network coverage has reached 85.6%.
【作者單位】： 開(kāi)封大學(xué)軟件學(xué)院;河南科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61142002)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP212.9;TN929.5

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本文編號(hào)：1620164