控制与决策

作者：余修武,张可,刘永,肖人榕

单位：南华大学 资源环境与安全工程学院,湖南 衡阳 421001;湖南省铀尾矿库退役治理技术工程技术研究中心,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;湖南省铀尾矿库退役治理技术工程技术研究中心,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;节点定位;群居蜘蛛优化;反向学习;Bounding-box方法;启发算法

基金：国家自然科学基金项目(11875164)；湖南省重点研发计划项目(2018SK2055)；国家应急管理部安全生产重特大事故防治关键技术科技项目(hunan-0001-2018AQ)；湖南省研究生科研创新项目(CX20190721).

针对启发优化算法在WSN节点定位问题中定位精度不高和收敛速度较慢的缺陷,提出基于反向学习的群居蜘蛛优化WSN节点定位算法.为减少前期随机搜索,所提出算法首先通过Bounding-box方法得到未知节点可能存在的区域,在该区域初始化启发个体,并将加权中心反向学习策略与群居蜘蛛群优化算法相结合,求解未知节点估计位置,提高算法全局搜索能力.仿真结果表明,相比于传统算法,所提出算法收敛速度更快,节点定位精度更高.

来源：2021年第10期

《控制与决策》期刊编辑部

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