本文關(guān)鍵詞：外推人工蜂群算法在WSN部署優(yōu)化中的應(yīng)用研究　出處：《儀表技術(shù)與傳感器》2017年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為解決無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)覆蓋部署優(yōu)化的問(wèn)題,提出了一種基于外推人工蜂群算法的節(jié)點(diǎn)部署優(yōu)化方法。首先,設(shè)定網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)基本假設(shè),并以使網(wǎng)絡(luò)覆蓋率最大化為目標(biāo)建立網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化基本模型,再者,利用外推人工蜂群算法代入模型進(jìn)行求解,獲得覆蓋最優(yōu)的節(jié)點(diǎn)部署位置。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:外推人工蜂群算法能夠很好地解決無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化問(wèn)題,相比于傳統(tǒng)的遺傳算法、人工魚(yú)群算法、粒子群算法和人工蜂群算法,表現(xiàn)出更快的尋優(yōu)速度和更高的覆蓋率。
[Abstract]:In order to solve the problem of wireless sensor network coverage deployment optimization, a node deployment optimization method based on extrapolation artificial bee colony algorithm is proposed. Firstly, the basic assumptions of the network system are set up. In order to maximize the network coverage, the basic model of network coverage optimization is established, and the extrapolation artificial bee colony algorithm is used to solve the model. The simulation results show that the extrapolated artificial bee colony algorithm can solve the coverage optimization problem of wireless sensor networks. Compared with the traditional genetic algorithm artificial fish swarm algorithm is better than the traditional genetic algorithm. Particle Swarm Optimization (PSO) and artificial Bee Swarm algorithm (APS) show faster optimization speed and higher coverage.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN929.5;TP18;TP212.9
【正文快照】： 0引言WSN由很多具有無(wú)線通信功能但是能量有限的傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成,這些節(jié)點(diǎn)相互通信,自組成網(wǎng),協(xié)同工作,實(shí)時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集、分析、融合和傳輸,已廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域[1-2]。WSN的具體設(shè)計(jì)面臨很多約束和挑戰(zhàn),而覆蓋優(yōu)化是任何類型的傳感器網(wǎng)絡(luò)都需要解決的一個(gè)基本問(wèn)題。覆蓋優(yōu)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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