作者：神显豪,李军,张祁 单位：四川省计算机研究院 出版：《计算机应用研究》2016年第04期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSYJ2016040550 DOC编号：DOCJSYJ2016040559 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了优化无线传感器网络(WSN)的覆盖方法，针对MOEA/D中缺少对本代优质个体的保存和最优解集中个体极少的两个问题，提出了粒子群优化的基于分解的多目标进化算法(MOEA/D-PSO)。通过保留种群本代优质个体，改进本地优化解集在进化过程中的搜索方向和搜索进度，弥补了MOEA/D的不足。仿真实验证明，相对于MOEA/D和非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)，MOEA/D-PSO所得非支配解更接近Pareto最优曲面，解集分布的均匀性和多样性表现更佳，WSN的覆盖范围更广，能量消耗更少。

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