[其他资源] 基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法

[复制链接]

字体大小: 正常放大

雩风三日

395 主题	3 听众	5017 积分

TA的每日心情

	衰 2021-3-28 15:16

签到天数: 25 天

[LV.4]偶尔看看III

电梯直达

1^#

发表于 2021-1-28 17:28 |只看该作者 |倒序浏览

|招呼Ta 关注Ta

基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法

针对启发优化算法在WSN节点定位问题中的定位精度不高和收敛速度较慢的问题，提出基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN 节点定位算法（OLSSO）。为了减少前期随机搜索，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。此外，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，提出算法收敛速度更快，节点定位精度更高。

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