【摘 要】
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针对无线传感器网络(WSNs)节点的定位误差较大的问题,提出了一种新的具有局部搜索能力强的多智能体蝙蝠算法。改进算法中对寻优蝙蝠个体融入多智能体技术,通过邻域竞争合作算
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,杭州电子科技大学电子与信息学院
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针对无线传感器网络(WSNs)节点的定位误差较大的问题,提出了一种新的具有局部搜索能力强的多智能体蝙蝠算法。改进算法中对寻优蝙蝠个体融入多智能体技术,通过邻域竞争合作算子以及自学习过程提高了算法全局搜索能力,避免算法陷入局部最优,加快算法的收敛速度。通过对标准测试函数的仿真,改进算法相比于其他算法,寻优精度和进化效率得到了较大的提高。随后采用多智能体蝙蝠算法求解无线传感节点定位问题,仿真结果表明改进算法减少了测距误差对定位精度的影响,提高了未知节点定位的精度,为无线传感网络节点定位的实际应用提供理论参考。
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