分簇和多目標(biāo)自適應(yīng)的和聲搜索定位算法
[Abstract]:In order to solve the problem that centralized multi-objective optimal location algorithm is complex and easy to fall into local optimum, a distributed wireless sensor network localization algorithm based on clustering and multi-objective adaptive harmonic search is proposed. The local multi-objective localization model is established by clustering the nodes in wireless sensor networks. The objective function is a spatially constrained objective function based on the distance information between the nodes within the cluster. In order to solve the problem that multi-objective localization algorithm is easy to fall into local optimum, the multi-objective adaptive harmonic search algorithm is used to locate the constrained objective function of topological structure. Among them, non-inferior sorting and crowding distance sorting are used to update harmony memory bank. The simulation results show that the proposed algorithm has a higher accuracy than the PAES algorithm.
【作者單位】: 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用教育部工程研究中心;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61373126)資助 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20131107)資助 中央高;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)目(JUSRP51510)資助
【分類(lèi)號(hào)】:TN929.5;TP212.9
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,本文編號(hào):2239065
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