【摘 要】
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为了优化无线传感器网络中成功监测到的目标个数,设计了目标覆盖模型,提出了改进的混沌免疫混合蛙跳算法(Improved Chaotic Immune Shuffled Frog Leaping Algorithm,ICISFLA
【基金项目】
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国家自然基金项目(61662063),兵团中青年科技创新领军人才计划项目(2018CB006),兵团重大科技项目(2017AA005-04),石河子大学研究生教育教学改革项目(2019Y-JGFF03)
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为了优化无线传感器网络中成功监测到的目标个数,设计了目标覆盖模型,提出了改进的混沌免疫混合蛙跳算法(Improved Chaotic Immune Shuffled Frog Leaping Algorithm,ICISFLA)。该算法使用混沌序列对种群进行编码,从而增加种群的多样性;使用免疫算子将种群中适应度较高的个体保留至下一代;使用变异算子改进种群中适应度最低青蛙的学习机制,从而改善局部最优解和全局最优解。为了验证该算法的性能,将该算法与粒子群算法、遗传算法进行比较。仿真结果显示,与其他两种算法相比
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