基于混沌量子粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化精选.pdfVIP

第29卷 第2期 传 感 技 术 学 报 V0l_29 NO．2 2016年2月 CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORS Feb．2016 CoverageOptimizationofW irelessSensorNetworksBasedon ChaoticQuantum—BehavedParticleSwarmAlgorithm WANGWei1,2ZHUJuanjuan ，WANJiashan，QIAOYan1,2LIYang， (1．Schooloff rmatoin＆ComputerScience，AnhuiAgricultureUniversity，Hefei230036，China；2．KeyLaboratoryofTechnologyIntegration andApplicationinAgriculturalInternetofThings，MinistryofAgriculture，Hefei230036，China； 3．CollegeofMechanical＆ElectricalEngineering，AnhuiPolytechnicUniversity，WuhuAnhui241000，China) Abstract：TheconventionalPSO algorithm hasitsownshortagesoflow convergencespeed，sensitivitytolocalcon— vergenceinsolvingproblemsoftheWSN coveragerate．Toaddresstheseproblems，basedonthecombinedutiliza— tionofquantum—behavedparticleswarm algorithm andlogisticchaoticmap，takingthenetworkcoveragerateasthe optimizedgoal，ahybridoptimalalgorithm(chaosquantum—behavedparticleswarmoptimization，CQPSO)ispro- posed．Byusingthenewmodelbaseddeltapotentialandjudgingthelocalconvergencebythevarianceoftheelite individuals’fitness，thealgorithm improvesthesearchSefficiencyandprecision．Simulatingresultsshow thatthe proposedalgorithmissuperiortootheralgorithms(namelyPSO，QPSOandCPSOalgorithm)onthecoveragerate， networkevennessandaveragetravelingdistance． Keywords：wirelesssensornetworks(WSN)；chaossearching；QPSO；coverageoptimization EEACC：6210 doi：10．3969j／．issn．1004-1699．2016．O2．023 基于混沌量子粒子群算法的无线传感器 网络覆盖优化 王 伟 ，朱娟娟 ，万家 山。，乔 焰 ，李 呖 (1．安徽农业大学信息与计算机学院，合肥230036；2．农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室，合肥 230036； 3．安徽工程大学机 电学院，安徽 芜湖 241000) 摘 要 ：针对传统粒子群算法在求解无线传感器网络覆盖问题上存在的收敛速度慢、易陷入局部极值等缺陷，以提高传感器 网络覆盖率为主要优化 目标，提出了基于量子粒子群和Logistic混沌映射相结合的优化算法CQPSO。该算法基于量子6势阱 模型，同时引入精英个体适应值方差的早熟判断机制，提高了有哪些信誉好的足球投注网站效率。仿真结果表明，对比基本粒子群、混沌粒子群以及量 子粒子群