混合粒子群和差分进化的定位算法

摘要：

针对由测量误差造成的无线传感器网络定位精度不高的问题,提出一种混合粒子群和差分进化的节点定位算法(HPSO-DE);首先,对粒子群算法的惯性权重进行自适应更新,使得每个个体随着迭代次数的增加而增大,进而提高其全局探索能力,然后改进差分进化算法的变异策略,从而提高该算法的局部寻优能力,之后将个体先经过改进的粒子群算法优化,低于平均适应度值的个体继续通过改进的差分进化算法优化,从而得到HPSO-DE算法;HPSO-DE算法继承了二者的优点,提高了该算法的最优解精度和收敛速度;最后在无线传感器网络节点定位模型中应用HPSO DE算法,仿真结果表明,所提HPSO DE算法在测距误差为30％时,定位误差比PSO和DFOA分别少2.1m和1.1m,具有更高的定位精度和更强的抗误差性能.

关键词：无线传感器、节点定位、粒子群、差分进化

所属期刊栏目：27

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：2018年浙江省教育厅一般科研项目Y201840156

在线出版日期：2019-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：192-195