【摘要】：針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)節(jié)點(diǎn)的定位誤差較大的的問(wèn)題,提出一種新的基于佳點(diǎn)集的蝙蝠定位算法。在改進(jìn)的算法中,采用基于佳點(diǎn)集的方法對(duì)蝙蝠種群個(gè)體進(jìn)行初始化優(yōu)化,有效提高種群多樣性,避免算法過(guò)早陷入局部最優(yōu);引入部落機(jī)制及自適應(yīng)更新方式,可有效避免局部最優(yōu)解的吸引,加快收斂速度;通過(guò)重構(gòu)部落利用pareto分級(jí)有效避免個(gè)別優(yōu)秀個(gè)體被淘汰,增強(qiáng)了泛化能力,提高算法精度。通過(guò)MATLAB模擬仿真平臺(tái)仿真實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)后的算法具有較好的收斂性和良好的尋優(yōu)性能,降低測(cè)距誤差對(duì)定位的影響,提高節(jié)點(diǎn)的定位精度。算法系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)條件簡(jiǎn)單、精度高,具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:In order to solve the problem of large localization error of (WSN) nodes in wireless sensor networks, a new bat location algorithm based on the best point set is proposed. In the improved algorithm, the bat population is initialized and optimized based on the best point set method, which can effectively improve the diversity of the population and avoid the algorithm falling into local optimum prematurely. The introduction of tribal mechanism and adaptive updating method can effectively avoid the attraction of the local optimal solution and accelerate the convergence speed. By using the pareto classification of reconstruction tribes can effectively avoid individual excellent individuals from being eliminated enhance the generalization ability and improve the accuracy of the algorithm. The simulation results on the MATLAB platform show that the improved algorithm has good convergence and excellent optimization performance, reduces the influence of ranging error on location, and improves the location accuracy of nodes. The algorithm system has the advantages of simple condition, high precision and high practical application value.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)電氣工程與控制工程學(xué)院;烏魯木齊供電公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51274118) 遼寧省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(LJZS003) 遼寧省教育廳基金項(xiàng)目(UPRP20140464)
【分類號(hào)】：TN929.5;TP18;TP212.9

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本文編號(hào)：2369659