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分簇和多目標(biāo)自適應(yīng)的和聲搜索定位算法

發(fā)布時(shí)間:2018-09-12 12:54
【摘要】:針對(duì)集中式多目標(biāo)優(yōu)化定位算法計(jì)算復(fù)雜、容易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題,采用一種基于分簇和多目標(biāo)自適應(yīng)和聲搜索分布式無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法.將無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇定位,建立局部多目標(biāo)定位模型,其目標(biāo)函數(shù)為根據(jù)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)間距離信息構(gòu)建的空間約束目標(biāo)函數(shù),以及根據(jù)拓?fù)潢P(guān)系構(gòu)建的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)約束目標(biāo)函數(shù),使用多目標(biāo)自適應(yīng)和聲搜索算法進(jìn)行定位,以解決多目標(biāo)定位算法容易陷入局部最優(yōu)問(wèn)題,其中和聲記憶庫(kù)更新方法采用非劣排序和擁擠距離排序方法.仿真結(jié)果表明本文的定位算法,與PAES定位算法相比有較高的定位精度.
[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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