基于改進(jìn)粒子群算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化

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摘 要：為了提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｅｎｓｏｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＷＳＮ） 的覆蓋率，提出了一種基于相互學(xué)習(xí)能力和動態(tài)學(xué)習(xí)因子的改進(jìn)粒子群優(yōu)化（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｐａｒｔｉｄｅ Ｓｗａｒｍ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＭＰＳＯ） 算法。引入了拉丁超立方采樣（Ｌａｔｉｎ ＨｙｐｅｒｃｕｂｅＳａｍｐｌｉｎｇ，ＬＨＳ） 序列來初始化種群，增加了種群的多樣性，為之后優(yōu)化奠定基礎(chǔ)；引入一種相互學(xué)習(xí)方法，粒子通過隨機(jī)選擇目標(biāo)粒子來增強(qiáng)自身的學(xué)習(xí)能力，提升局部尋優(yōu)性能；利用一種動態(tài)學(xué)習(xí)因子策略，通過改變粒子的學(xué)習(xí)能力，加快了算法收斂速度并增強(qiáng)了全局尋優(yōu)能力。（剩余355字）