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基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
WSN node localization based on social spider optimization and opposition based learning
作者:
余修武;张可;刘永;肖人榕
作者机构:
[张可; 肖人榕] 南华大学资源环境与安全工程学院
湖南省铀尾矿库退役治理技术工程技术研究中心
[余修武; 刘永] 南华大学资源环境与安全工程学院<&wdkj&>湖南省铀尾矿库退役治理技术工程技术研究中心
语种:
中文
关键词:
无线传感器网络;节点定位;群居蜘蛛优化;反向学习;Bounding-box方法;启发算法
期刊:
控制与决策
ISSN:
1001-0920
年:
2021
卷:
36
期:
10
页码:
2459-2466
基金类别:
国家自然科学基金项目(11875164); 湖南省重点研发计划项目(2018SK2055); 国家应急管理部安全生产重特大事故防治关键技术科技项目(hunan-0001-2018AQ); 湖南省研究生科研创新项目(CX20190721);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
环境与安全工程学院
摘要:
针对启发优化算法在WSN节点定位问题中定位精度不高和收敛速度较慢的缺陷,提出基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法.为减少前期随机搜索,所提出算法首先通过Bounding-box方法得到未知节点可能存在的区域,在该区域初始化启发个体,并将加权中心反向学习策略与群居蜘蛛群优化算法相结合,求解未知节点估计位置,提高算法全局搜索能力.仿真结果表明,相比于传统算法,所提出算法收敛速度更快,节点定位精度更高.
摘要(英文):
To improve the weakness of low localization accuracy and slow rate of convergence in the heuristic-based node localization algorithm, WSN node localization based on social spider optimization and opposition based learning is proposed. For reducing random search in the previous stage, a strategy of Bounding-box is firstly performed by determining a square area where the heuristic individual will be initialized. Then weighted center opposition based learning is introduced to original social spider optimization to find the best-estimated location of nodes and improve the global searching ability....

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