【摘 要】
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针对无线传感器网络（WSNs）节点定位的问题,提出了一种量子遗传算法与蒙特—卡洛相结合的定位算法（QGA-MCL）。将QGA应用于MCL中的采样过滤阶段,通过合理的编码方案、译码方案以及
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针对无线传感器网络（WSNs）节点定位的问题,提出了一种量子遗传算法与蒙特—卡洛相结合的定位算法（QGA-MCL）。将QGA应用于MCL中的采样过滤阶段,通过合理的编码方案、译码方案以及量子旋转门对采样区域中随机产生的量子染色体进行操作,提高了样本寻优效率和定位精度,并加快了算法的收敛速度。仿真结果表明：与蒙特—卡洛定位算法相比,提出的QGA-MCL算法能够减少约10.2%的定位误差,同时,算法的收敛速度也得到了显著提升。
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