论文部分内容阅读
粒子群算法是一种参数少,形式简单的群体智能算法,但存在局部收敛和参数选择困难的缺陷,因此融合其他的智能方式来处理这些缺陷,提出一种具有量子行为的粒子群优化算法。针对无线传感器网络（WSN）定位算法中经典DVHop算法运用最小二乘法的估计误差过大、粒子群（PSO）算法易陷入局部最优的问题,提出了一种改进量子粒子群算法与DV-Hop的融合算法。该算法采用具有量子行为的粒子群算法（QPSO）来代替粒子群算法,利用该算法易收敛于全局最优值和高速收敛性的特点,对DV-Hop算法中未知节点的估计结果进行优化和修正。仿