作者：李强,康琳,高文华,董增寿 单位：太原科技大学 出版：《太原科技大学学报》2019年第02期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFTYZX2019020030 DOC编号：DOCTYZX2019020039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • PSO算法是提高WSN覆盖的一种全局优化算法。针对布尔感知模型与实际情况有所差别，且存在粒子搜索速度变慢的问题。提出了一种寻优能力增强型越界免疫粒子群算法(optimized ability enhancement and out of bounds immune PSO，OAEBI-PSO)，采用概率感知模型，在粒子越界和粒子更新两方面做出了改进，得到了更高的覆盖率，并且避免陷入局部最优。仿真表明，该算法能够平均提高11%的覆盖率，并且通过50次的蒙特卡罗实验，表明该算法具有较强的稳定性。

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