作者：杨永建,樊晓光,甘轶,禚真福,王晟达,赵鹏 单位：中国航天科工防御技术研究院;中国宇航学会;中国系统工程学会 出版：《系统工程与电子技术》2017年第02期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXTYD2017020120 DOC编号：DOCXTYD2017020129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《无线传感器网络中的覆盖优化算法》PDF+DOC2012年第08期 仲元昌,赵贞贞,王恒,宋扬 《面向三维的有向异构传感器网络覆盖优化算法》PDF+DOC2016年第09期 王昌征,毛剑琳,付丽霞,郭宁,曲蔚贤 《基于惯性权重蛙跳算法的WSN布局优化》PDF+DOC2015年第06期 滕志军,张晓旭 《基于改进PSO的WMSNs覆盖增强算法》PDF+DOC2012年第05期 郭剑,孙力娟,韩崇,肖甫,王汝传 《云粒子群优化算法在无线传感器网络中的应用》PDF+DOC2011年第09期 夏克文,高峰,武睿,刘南平,郑飞 《集中式无线传感器网络TDMA优化调度方案》PDF+DOC2010年第01期 陈杰,易本顺 《无线传感器网络优化的任务管理算法研究》PDF+DOC2010年第11期 易本顺,陈杰,肖进胜 《一种无线传感器网络异常检测技术研究》PDF+DOC2007年第08期 周贤伟,王培,覃伯平,申吉红 《基于鱼群算法的无线传感器网络转发能效研究》PDF+DOC2013年第11期 盛光磊,李文泽 《基于融合的无线传感器网络k-集覆盖的分布式算法》PDF+DOC2013年第04期 李劲,岳昆,刘惟一

    • 当无线传感器网络(wireless sensor network，WSN)采用概率覆盖模型时，难以采用几何方法进行网络覆盖率的优化。针对这一问题，通过提出一种改进粒子群优化(particle swarm optimization，PSO)算法，有效提高了WSN网络的覆盖率。首先对粒子越界处理的方法进行推了广，提高了其适用范围；其次，针对PSO算法容易陷入局部最优解的问题，通过对粒子探索能力进行增强，提出了一种探索能力增强型PSO(explorative capability enhancement PSO，ECE-PSO)算法，有效改善了种群陷入局部最优解的缺点。基于概率覆盖模型的WSN覆盖优化的仿真验证表明，ECE-PSO算法显著提高了解的质量，有效改善了算法收敛于局部最优解的缺点，且ECEPSO算法具有较强的稳定性。

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