一種無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的目標(biāo)覆蓋優(yōu)化算法
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>459 K
標(biāo)簽： 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò) 目標(biāo)覆蓋 混合蛙跳算法
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文檔介紹：為了優(yōu)化無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中成功監(jiān)測(cè)到的目標(biāo)個(gè)數(shù)，設(shè)計(jì)了目標(biāo)覆蓋模型，提出了改進(jìn)的混沌免疫混合蛙跳算法(Improved Chaotic Immune Shuffled Frog Leaping Algorithm，ICISFLA)。該算法使用混沌序列對(duì)種群進(jìn)行編碼，從而增加種群的多樣性；使用免疫算子將種群中適應(yīng)度較高的個(gè)體保留至下一代；使用變異算子改進(jìn)種群中適應(yīng)度最低青蛙的學(xué)習(xí)機(jī)制，從而改善局部最優(yōu)解和全局最優(yōu)解。為了驗(yàn)證該算法的性能，將該算法與粒子群算法、遺傳算法進(jìn)行比較。仿真結(jié)果顯示，與其他兩種算法相比，ICISFLA的收斂速度更快，被成功監(jiān)測(cè)到的目標(biāo)數(shù)量顯著增加。
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