作者：潘丽姣,吴红英 单位：重庆邮电大学 出版：《重庆邮电大学学报(自然科学版)》2014年第02期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCASH2014020070 DOC编号：DOCCASH2014020079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《外推人工蜂群算法在WSN部署优化中的应用研究》PDF+DOC2017年第06期 于文杰,李迅波,羊行,黄波 《无线传感器网络中的分布式遗传算法》PDF+DOC2016年第01期 杨景花,李华中,王海燕 《WSN应用研究》PDF+DOC2012年第06期 袁平 《基于事件驱动机制WSN覆盖算法》PDF+DOC2011年第10期 丁国强,徐迎曦,孙泽宇,李传锋 《基于无线传感器网络特定模型下的二次覆盖问题》PDF+DOC2010年第34期 程秀玲,李奕航,沈利梅 《基于广义高斯随机混沌算法的AFSA在WSN覆盖中的研究》PDF+DOC2015年第05期 刘文礼,陶佰睿,张景林,王丽 《一种基于学习自动机的WSN区域覆盖算法》PDF+DOC2014年第06期 王建平,陈改霞,孔德川,陈伟 《基于拟物力导向的量子粒子群优化算法的WSN节点部署研究》PDF+DOC2015年第10期 许国燕 《无线传感器网络可靠性技术分析》PDF+DOC2014年第S1期 胡连亚,李剑,周海鹰,左德承 《基于能量路径自学习的传感网络优化覆盖算法》PDF+DOC2013年第04期 齐叶庭,闫述

    • 为了寻找最优的无线传感器网络(wireless sensor networks，WSN)覆盖优化算法，保持整个网络能量的平衡，提高无线传感器网络覆盖率，在基本粒子群优化算法的基础上，提出一种基于混沌逃逸粒子群优化算法(chaotic escape particle swarm optimization，ECPSO)的WSN节点覆盖优化方法。ECPSO算法以覆盖率为优化目标，建立WSN覆盖优化数学模型来描述节点覆盖问题，利用混沌逃逸粒子群算法对数学模型进行求解，实现节点覆盖优化。仿真结果表明，ECPSO算法加快了WSN覆盖优化速度，节点分布更加均匀，提高了传感器节点的覆盖率，是一种高效的WSN节点覆盖算法。

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