改进布谷鸟算法在水质传感器部署上的应用

TN711%TP212; 针对传统无线传感器网络随机部署分布不均的问题,基于Adam优化算法改进布谷鸟算法的寻优过程,用学习率衰减法改进布谷鸟算法的淘汰概率.以网络覆盖率为优化目标,通过建立网络覆盖率的数学模型来描述水质传感器网络节点覆盖优化问题,最后通过原始的布谷鸟算法与其他3种改进算法的对比,证明改进的布谷鸟算法可以使用较少的迭代次数,使水质传感器网络达到更佳的覆盖性能....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	电子技术应用 2020, Vol.46 (3), p.76-85
Hauptverfasser:	申志平, 孙茜, 王小艺, 许继平, 张慧妍, 王立
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TN711%TP212; 针对传统无线传感器网络随机部署分布不均的问题,基于Adam优化算法改进布谷鸟算法的寻优过程,用学习率衰减法改进布谷鸟算法的淘汰概率.以网络覆盖率为优化目标,通过建立网络覆盖率的数学模型来描述水质传感器网络节点覆盖优化问题,最后通过原始的布谷鸟算法与其他3种改进算法的对比,证明改进的布谷鸟算法可以使用较少的迭代次数,使水质传感器网络达到更佳的覆盖性能.
ISSN:	0258-7998
DOI:	10.16157/j.issn.0258-7998.191073