寻优能力增强型越界免疫粒子群算法

• 作者: 康琳 李强 董增寿 高文华
• 来源期刊: 太原科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 覆盖率 粒子群算法 粒子更新
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与信息工程
• 页码范围: 92-98
• 页数: 7页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 4835字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2057.2019.02.003

摘要

PSO算法是提高WSN覆盖的一种全局优化算法.针对布尔感知模型与实际情况有所差别,且存在粒子搜索速度变慢的问题.提出了一种寻优能力增强型越界免疫粒子群算法(optimized ability enhancement and out of bounds immune PSO,OAEBI-PSO),采用概率感知模型,在粒子越界和粒子更新两方面做出了改进,得到了更高的覆盖率,并且避免陷入局部最优.仿真表明,该算法能够平均提高11％的覆盖率,并且通过50次的蒙特卡罗实验,表明该算法具有较强的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高文华	太原科技大学电子信息工程学院	45	215	8.0	13.0
2	李强	太原科技大学电子信息工程学院	3	0	0.0	0.0
3	董增寿	太原科技大学电子信息工程学院	69	116	5.0	9.0
4	康琳	太原科技大学电子信息工程学院	28	67	4.0	7.0