基于量子粒子群优化的DV-Hop算法研究

摘要：

粒子群算法是一种参数少,形式简单的群体智能算法,但存在局部收敛和参数选择困难的缺陷,因此融合其他的智能方式来处理这些缺陷,提出一种具有量子行为的粒子群优化算法.针对无线传感器网络(WSN)定位算法中经典DV-Hop算法运用最小二乘法的估计误差过大、粒子群(PSO)算法易陷入局部最优的问题,提出了一种改进量子粒子群算法与DV-Hop的融合算法.该算法采用具有量子行为的粒子群算法(QPSO)来代替粒子群算法,利用该算法易收敛于全局最优值和高速收敛性的特点,对DV-Hop算法中未知节点的估计结果进行优化和修正.仿真结果表明,相比传统DV-Hop和PSO-DVHop算法,该算法的定位精度高,稳定性好,收敛速度快,具有一定的优越性和可行性.

关键词：粒子群算法、量子粒子群算法、DV-Hop定位算法、高速收敛、无线传感器网络

所属期刊栏目：28

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省教育自然科学研究重大项目13KJA510003;江苏高校优势学科建设工程资助项目

在线出版日期：2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：81-85