作者：蒋鼎国,张宇林,焦竹青,徐保国 单位：南京理工大学 出版：《南京理工大学学报》2009年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFNJLG2009040100 DOC编号：DOCNJLG2009040109 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对以曲线拟合为目标的传感器配置问题，提出了一种基于量子粒子群协同优化(Quantum-behaved particle swarms cooperative optimization，简称QPSCO)算法的传感器优化配置方法。在QPSCO算法中，采用双层的多粒子群协同优化结构，同时引入参数变异策略，在扩大搜索范围的同时加快该算法收敛；将加权最小二乘法的误差平方和引入适应度函数中，以提高传感器位置曲线的拟合精度，从而实现传感器的优化配置。实验结果表明，该方案应用于土壤信息采集系统，不仅可以达到比粒子群优化(Particle swarm optimization，简称PSO)算法和量子粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization，简称QPSO)算法更好的寻优结果，而且具有比遗传算法更理想的位置拟合精度，是一种有效可行的传感器配置方法。

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