[发明专利]基于改进杂草算法的WSN节点分布优化方法在审
| 申请号： | 201810430359.0 | 申请日： | 2018-05-08 |
| 公开（公告）号： | CN108810914A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 陈晓磊 | 申请（专利权）人： | 苏州工业职业技术学院 |
| 主分类号： | H04W16/20 | 分类号： | H04W16/20;H04W24/02;H04W84/18 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 215104 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进杂草算法的WSN节点分布优化方法，该方法基于改进杂草算法求解WSN节点最优分布，改进杂草算法引入立方映射混沌算子来提高算法的局部搜索能力，利用高斯变异算子来增强种群的多样性，具有收敛速度快、鲁棒性好、数据开采能力强的优点，能有效解决WSN节点分布优化问题。 | ||
| 搜索关键词： | 算法 杂草 改进 局部搜索能力 变异算子 混沌算子 数据开采 优化问题 有效解决 鲁棒性 能力强 高斯 求解 映射 收敛 优化 种群 多样性 引入 | ||
【主权项】：
1.基于改进杂草算法的WSN节点分布优化方法，其特征在于：包括以下步骤，1)构建WSN节点分布优化目标函数；2)基于改进杂草算法求解WSN节点最优分布；具体过程如下：21)种群初始化：利用立方映射混沌算子随机产生杂草位置；22)生长繁殖：计算每个杂草的适应度值，计算每个杂草产生的种子数；23)空间扩散：种子以正态分布随机分散在其父代杂草的邻域内，其中部分种子利用高斯变异算子产生新的变异杂草；24)竞争淘汰：经过若干次迭代后，当种群数超过最大种群规模数Pmax时，所有杂草按照适应度值从大到小进行排序，保留前Pmax个杂草；25)停止准则：重复步骤22～24，记录下每代种群中适应度值最好的个体，直到迭代次数达到最大迭代数，算法停止，输出迭代最优解，即为WSN节点最优分布。
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