[发明专利]基于自适应差分进化算法的无线传感器网络定位方法有效
| 申请号： | 201811233765.4 | 申请日： | 2018-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN109379780B | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 张军;龚月姣;陈伟能;余维杰 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | H04W64/00 | 分类号： | H04W64/00;H04W84/18 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 林梅繁 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及无线传感器网络和智能计算领域，涉及一种基于自适应差分进化算法的无线传感器网络定位方法，该方法在基本差分进化算法的基础上，将邻域信息和历史搜索信息融入编码之中，并引入一个自适应控制机制，基于自适应差分进化算法，结合自适应协方差矩阵进化策略，是一种高效的无线传感器网络定位方法。本发明提出自适应机制来控制全局搜索和局部搜索，通过融合差分进化算法较强的全局搜索能力以及自适应协方差矩阵进化策略优秀的局部搜索能力，使得无线传感器网络定位精度更高、鲁棒性更好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 进化 算法 无线 传感器 网络 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.基于自适应差分进化算法的无线传感器网络定位方法，其特征在于，包括：S1初始化算法的参数，并产生NP个随机个体作为差分进化算法的初始种群；S2执行全局搜索模块GSC，采用差分进化算法的搜索机制来实现全局搜索，即利用差分进化算法的变异操作、交叉操作和选择操作产生NP个新个体；S3执行步骤S2一定代数后更新GSC的进化效率，如果符合条件C1则执行步骤S4；反之，如果算法达到结束条件则终止，否则继续执行步骤S2；S4执行局部搜索模块LSC，即从当前的种群中选择出一个具有最大进化效率的个体，对其应用自适应协方差进化策略CMA‑ES的搜索机制进行局部优化操作；S5执行步骤S4一定代数后更新LSC的进化效率，如果符合条件C2则继续执行步骤S4；反之，如果算法达到结束条件则终止，否则执行步骤S2。
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