联合光敏感平衡蝶优化器用于解决WSN的NLO和NCO问题,用于环境监测
Fei Xia1, Ming Yang1, Mengjian Zhang2
1Electrical Engineering College, Guizhou University, Guiyang 550025, China.
新的平衡蝶优化器 (BBO) 提高了无线传感器网络中节点定位和覆盖范围优化的准确性. 这种群体智能算法增强了环境监测应用的全球搜索和稳定性.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 人工智能的人工智能
- 优化算法 优化算法
背景情况:
- 现有的群集智能 (SI) 优化算法对节点本地化优化 (NLO) 和节点覆盖率优化 (NCO) 问题具有较低的准确性.
- 无线传感器网络 (WSN) 需要对环境监测等应用进行高效的优化.
研究的目的:
- 提出一种新的平衡蝶优化器 (BBO),以提高SI算法性能.
- 解决NLO和NCO问题的现有算法的局限性.
主要方法:
- BBO算法结合了蝶的嗅觉 (全球搜索) 和光感 (本地搜索) 两种特征.
- 使用23个基准函数验证了算法的性能.
- BBO与最先进的SI算法进行了比较:PSO,DE,GWO,ABO,BOA,HHO和AO.
主要成果:
- 与其他SI算法相比,拟议的BBO表现出优越的性能.
- BBO 展示了增强的全球搜索能力和强大的稳定性.
- 当BBO算法应用于环境监测的WSN中的NLO和NCO问题时,它取得了有效的结果.
结论:
- 均衡蝶优化器 (BBO) 对优化任务的现有SI算法提供了显著的改进.
- BBO为WSN中的NLO和NCO提供了强大而稳定的解决方案,特别是用于环境监测.
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