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首頁 > 期刊 > 太原科技大學學報 > 尋優(yōu)能力增強型越界免疫粒子群算法 【正文】

尋優(yōu)能力增強型越界免疫粒子群算法

作者:李強; 康琳; 高文華; 董增壽 太原科技大學電子信息工程學院; 太原030024

摘要:PSO算法是提高WSN覆蓋的一種全局優(yōu)化算法。針對布爾感知模型與實際情況有所差別,且存在粒子搜索速度變慢的問題。提出了一種尋優(yōu)能力增強型越界免疫粒子群算法(optimized ability enhancement and out of bounds immune PSO,OAEBI-PSO),采用概率感知模型,在粒子越界和粒子更新兩方面做出了改進,得到了更高的覆蓋率,并且避免陷入局部最優(yōu)。仿真表明,該算法能夠平均提高11%的覆蓋率,并且通過50次的蒙特卡羅實驗,表明該算法具有較強的穩(wěn)定性。

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太原科技大學學報雜志

太原科技大學學報雜志, 雙月刊,本刊重視學術導向,堅持科學性、學術性、先進性、創(chuàng)新性,刊載內容涉及的欄目:區(qū)域大氣環(huán)境污染防治、計算機科學與信息工程、機械工程與材料科學、應用科學等。于1980年經(jīng)新聞總署批準的正規(guī)刊物。

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