基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化OA
为了提高无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)的覆盖率,提出了一种基于相互学习能力和动态学习因子的改进粒子群优化(Modified Partide Swarm Optimization, MPSO)算法。引入了拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)序列来初始化种群,增加了种群的多样性,为之后优化奠定基础;引入一种相互学习方法,粒子通过随机选择目标粒子来增强自身的学习能力,提…查看全部>>
任进;李一博;闵畅
北方工业大学信息学院,北京100144北方工业大学信息学院,北京100144北方工业大学信息学院,北京100144
电子信息工程
无线传感器网络粒子群优化算法拉丁超立方采样相互学习能力动态学习因子
《无线电工程》 2024 (12)
P.2841-2849,9
2023年北京市大学生创新创业训练计划项目(23XN262-30)2023北方工业大学教改项目(23XN264-06)2023年课程思政示范课程培育(23XN195)2023年北京市高等教育学会面上课题(MS2023178)。
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