【摘 要】
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为了有效提高无线传感器网络的节点覆盖率,提出一种基于混合策略改进蚁狮算法的网络覆盖优化方法。首先,利用连续性边界收缩因子提高算法的搜索遍历性,加快收敛速度;其次,在
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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贵州省科技计划项目重大专项项目(黔科合重大专项字[2018]3002);贵州省公共大数据重点实验室开放课题项目(2017BDKFJJ004);贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788);贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔科合KY字[2016]124)
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为了有效提高无线传感器网络的节点覆盖率,提出一种基于混合策略改进蚁狮算法的网络覆盖优化方法。首先,利用连续性边界收缩因子提高算法的搜索遍历性,加快收敛速度;其次,在精英化阶段引入动态权重系数,以平衡算法的全局探索与局部开发能力;然后,结合早熟收敛判断机制与动态混合变异方法,使算法能够有效跳出局部最优。通过在12个基准函数上的对比实验,验证了改进策略的有效性。最后,将该算法应用到无线传感器网络覆盖优化中。实验结果表明,相比其他文献中的优化算法,该算法提高了网络覆盖率,优化节点分布更加均匀。
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