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基于改进蝴蝶优化的DV-Hop定位算法
叶帅
余修武
刘永
通信技术
网络与系统
2022年12期
239
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WSN中基于粒子群算法改进的分簇路由算法
周子翔
余修武
刘永
通信技术
网络与系统
2023年01期
245
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基于改进蝴蝶优化的DV-Hop定位算法
叶帅
余修武
刘永
南华大学
期刊
《通信技术》
2022年12期
摘要:为了进一步提高距离向量跳段算法(Distance Vector-Hop,DV-Hop)的定位精度,提出了一种基于改进蝴蝶(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)优化的DV-Hop算法(Improved Butterfly Optimization Algorithm,IBOA)。首先,采用多通信半径来优化节点间的最小跳数,并且利用修正因子来减小节点之间的平均跳距误差,降低算法的定位误差;其次,将黄金蝴蝶算法用于求解节点定位目标函数最优值;最后,引入佳点集、动态切换概率策略以及全局扰动因子,提高算法的迭代速度和寻优能力。仿真结果表明,相较于传统DV-Hop算法和现有改进算法,IBOA算法的平均定位误差分别下降了25.40%、6.54%,具有良好的定位精度。
无线传感器网络
DV-Hop
蝴蝶算法
黄金正弦算法
佳点集
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WSN中基于粒子群算法改进的分簇路由算法
周子翔
余修武
刘永
南华大学资源环境与安全工程学院
铀矿冶放射性控制技术湖南省工程研究中心
湖南省铀尾矿库退役治理工程技术研究中心
期刊
《通信技术》
2023年01期
摘要:针对WSN中路由协议的能量消耗不均匀、簇头节点分布不均匀等问题基于粒子群算法提出了一种寻找最优簇头的方法:引入了剩余能量因子和位置均衡因子的概念,由节点的剩余能量因子和位置均衡因子生成适应度函数;利用Kruskal算法生成最小生成树,建立簇间最短路由。经仿真实验证明,相较于传统的WSN路由协议,该算法有效延长了网络的生命周期,并在一定程度上提高了均衡性。
无线传感器网络
粒子群算法
剩余能量因子
最小生成树
多跳路由
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