【摘 要】
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为了提高无线传感器网络(WSN)性能,提出一种基于改进正弦余弦算法(ESCA)的节点部署优化方法。首先,引入双曲正弦调节因子和动态余弦波权重系数,以平衡算法的全局探索与局部开
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院;贵州大学贵州省公共大数据重点实验室;
【基金项目】
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贵州省科技计划项目重大专项（黔科合重大专项字[2018]3002）；贵州省公共大数据重点实验室开放课题(2017BDKFJJ004)；贵州省教育厅青年科技人才成长项目（黔科合KY字[2016]124）；贵州大学培育项目（黔科合平台人才[2017]5788）
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为了提高无线传感器网络(WSN)性能,提出一种基于改进正弦余弦算法(ESCA)的节点部署优化方法。首先,引入双曲正弦调节因子和动态余弦波权重系数,以平衡算法的全局探索与局部开发能力;然后,提出一种基于拉普拉斯和高斯分布的变异策略,避免算法陷入局部最优。对于基准函数的优化实验结果表明,ESCA算法相比引力搜索算法、鲸鱼优化算法、基本正弦余弦算法(SCA)及其改进算法具有更优的收敛精度和收敛速度。最后,将ESCA算法应用于WSN节点部署优化,结果表明其优化覆盖率比改进粒子群优化算法、外推人工蜂群算法、改进灰狼优化算法和自适应混沌量子粒子群算法分别提高了1.55%、7.72%、2.99%和7.63%,用更少节点便可达到相同目标精度。
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