电信技术论文_基于粒子间距调整改进PSO算法
文章目录
1 WSN覆盖数学模型
1.1 传感节点的物理模型
1.2 适应度函数
2 基于粒子间距调整改进的PSO算法
2.1 PSO算法
2.1 PSO算法的改进
2.1.1 惯性权重系数ω
2.1.2 粒子间距调整
2.1.3 增强粒子探寻能力
2.2 基于粒子间距调整改进PSO算法步骤
3 仿真分析
4 结论
文章摘要:基于无线传感器感知模型,提出了一种粒子间距调整改进粒子群优化算法（Improved particle swarm optimization based on adjusting particle spacing, APS-PSO）,利用APS-PSO算法优化WSN在目标区域内的部署,有效提高了WSN的覆盖率。首先,针对粒子越界和粒子间发生重叠等多样性消失的问题,在迭代过程中引入粒子间距调整（APS）来增强粒子多样性,其次,通过为种群中粒子细化寻优方向,能够尽可能的重启早熟粒子。通过目标区域离散化以及传感器节点的特性定义目标函数,将其代入到APS-PSO中,从而找到较好的覆盖方案。通过Matlab仿真结果表明:该算法提高了传感器节点分布的均匀度,网络的覆盖率也得到了提高,而且也具有相对较好的稳定性。
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