作者:郑磊,朱正礼,侯迎坤 单位:广西师范大学 出版:《广西师范大学学报(自然科学版)》2011年第04期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFGXSF2011040130 DOC编号:DOCGXSF2011040139 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于人工鱼群和微粒群混合算法的WSN节点部署策略》PDF+DOC2012年第11期 孙伟,朱正礼,郑磊,侯迎坤 《一种结合粒子群和虚拟力的动态节点部署策略》PDF+DOC2016年第10期 周剑波,刘宏立,徐琨 《基于关联度分析的WSN节点信任模型研究》PDF+DOC2015年第01期 张乐君,邓鑫,国林,张健沛,杨静,李泓波 《外推人工蜂群算法在WSN部署优化中的应用研究》PDF+DOC2017年第06期 于文杰,李迅波,羊行,黄波 《WSN中基于指纹匹配的室内定位方法》PDF+DOC2019年第03期 竺超明,华子雯,陈立建,徐慧,毛科技 《基于微粒群模型的无线传感器网络节点部署》PDF+DOC2009年第06期 户晓玲,曾建潮 《一种基于数据融合的WSN节点部署策略》PDF+DOC2009年第10期 石婷婷,杨云,陈拥军,陈洁,张赟 《无线传感器网络可靠性技术分析》PDF+DOC2014年第S1期 胡连亚,李剑,周海鹰,左德承 《随机分布WSN中sink节点部署研究》PDF+DOC2013年第02期 刘强,毛玉明,冷甦鹏,李龙江 《一种随机分布WSN中多sink节点放置算法》PDF+DOC2013年第22期 刘强,毛玉明
  • 在无线传感网络部署中,必须保证无线传感器节点能够有效地覆盖被监测区域。为了减少节点部署时产生覆盖盲区,提高网络的覆盖率,本文提出了一种基于改进微粒群算法的无线传感器网络节点部署优化策略,以网络的覆盖率为适应值函数,将传感器节点的部署问题转化为目标优化问题,通过采用k-means聚类算法划分子种群,并且对子种群进行动态重组,减弱微粒对局部最优点的追逐,实现对基本PSO算法的改进,有效地解决了标准PSO算法中的粒子“早熟”问题,同时也加快了算法收敛速度。实验结果表明,该部署策略最大可能地减少了网络中的覆盖盲区,有效提高了网络覆盖率。与基本微粒群算法、传统遗传算法和蜂群算法的优化效果相比较,其覆盖率分别提高了4.11%、9.75%和5.25%。

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