作者：宋明智,杨乐 单位：四川省计算机研究院 出版：《计算机应用研究》2013年第11期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSYJ2013110710 DOC编号：DOCJSYJ2013110719 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 在标准粒子群优化(particle swarm optimization，PSO)算法的基础上提出了一种带有动态惯性权重的自适应粒子群算法，以实现移动WSN对被监测区域的覆盖。新算法引入了粒子群进化度因子和粒子群聚合度因子，这两个因子的数值主要受粒子群的平均适应值、局部最优值和全局最优值影响。使用这两个因子调整惯性权重会使算法带有一定的自适应性，这种自适应性使得算法在迭代过程中既不会因步长过小而局部收敛，也不会因步长过大而跳过待求解问题的最优值。仿真结果表明，相比标准PSO算法，改进后的自适应PSO算法使移动WSN的覆盖率提升了5%~8%。

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