国内刊号:21-1124/TP
国际刊号:1001-0920
发布日期:
作者:余修武,黄露平,刘永,李佩
单位:南华大学 资源环境与安全工程学院,湖南 衡阳 421001;铀矿冶放射性控制技术湖南省工程研究中心, 湖南 衡阳 421001;湖南省铀尾矿库退役治理工程技术研究中心,湖南 衡阳 421001,,南华大学 资源环境与安全工程学院,湖南 衡阳 421001,,南华大学 资源环境与安全工程学院,湖南 衡阳 421001;铀矿冶放射性控制技术湖南省工程研究中心, 湖南 衡阳 421001;湖南省铀尾矿库退役治理工程技术研究中心,湖南 衡阳 421001,,南华大学 资源环境与安全工程学院,湖南 衡阳 421001,
关键词:无线传感器网络;象群算法;折射反向学习;柯西变异;变螺旋策略
基金:湖南省重点研发计划项目(2018SK2055);国家自然科学基金项目(11875164);湖南省市联合自然科学基金项目(2021JJ50093).
针对现有无线传感器网络(WSN)优化算法在定位过程中收敛速率慢和误差大的问题,提出一种基于柯西折射反向学习和变螺旋机制的象群节点定位算法.首先,利用具有遍历性和随机性的Logistic混沌映射初始化种群,丰富种群多样性,加快算法收敛速率.然后,将折射反向学习机制与柯西变异相融合以随机扰动族长位置,避免算法陷入局部最优.最后,在氏族分离过程中引入自适应变螺旋策略更新病态大象位置,提升算法全局搜索能力.仿真结果表明,与现有WSN优化算法相比,所提出的改进象群优化算法在定位精度和收敛速率方面得到明显提升.
来源:2022年第12期
《控制与决策》期刊编辑部