共查询到20条相似文献,搜索用时 157 毫秒
1.
2.
针对MCB移动定位算法样本点过滤条件比较弱的问题,提出一种改进蒙特卡洛盒子IMCB(Improved Monte-Carlo localization Boxed)定位算法。该算法在MCB算法的基础上,引入了一跳和二跳以外的特殊锚节点来增强样本点过滤的条件,从而有效地解决了原算法过滤条件弱导致定位精度低的问题。仿真实验结果表明,在相同条件下,同MCB算法相比,定位精度提高了约15%,相同定位精度要求下,定位能耗降低约40%。 相似文献
3.
陆颖 《计算机工程与应用》2017,53(10):96-100
考虑到蒙特卡洛盒移动节点定位算法中存在的定位精度低的缺陷,提出一种改进的基于RSSI的MCB定位算法。该算法依据节点接收的RSSI值缩小锚盒子区域;利用二次牛顿插值法预测节点运动轨迹,估算移动速度,进一步获取有效采样区域;然后依据采样盒大小自适应确定采样个数,避免多余样本的采集;最后借鉴遗传算法中交叉和变异思想优化采集过程。实验仿真结果表明在不同锚节点密度情况下,改进后的移动节点算法的定位精度始终优于传统MCB算法。 相似文献
4.
节点定位是无线传感网应用中的一个基础问题。针对锚节点静止而定位节点移动的无线传感网,改进MCB(Monte Carlo localization Boxed)定位算法。由于MCB算法只利用了当前时刻的一跳锚节点信息建立信标盒子,所以不能利用前一时刻锚节点的信息。在许多传感网中锚节点是静止的,所以可以利用前一时刻的锚节点信息。该算法以蒙特卡洛方法为基础,利用前一时刻的一跳锚节点信息和最大速度建立信标盒子,缩小了MCB算法的采样空间。实验结果表明,所提出的算法能够有效减小MCB算法的采样次数和提高定位精度。 相似文献
5.
6.
针对现有和声搜索算法存在的不足,提出一种学习型和声搜索算法(LHS).根据目标函数值的变化,自适应调整和声记忆考虑概率(HMCR);引入学习机制,加快算法的搜索速度;动态调节基音调整概率(PAR),增强算法的全局搜索能力.对16个标准函数的测试结果表明,所提出的LHS算法与其他4种和声搜索算法相比具有较好的效果.最后将改进算法应用于10个0-1背包问题和1个经典的50维背包实例,实验结果表明LHS算法优于其他算法.关键词:和声搜索算法;自适应;学习策略;搜索速度;0-1背包问题 相似文献
7.
无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)中的核心技术之一就是节点定位。不同的定位方法对定位结果有不同的影响。针对最小二乘法在求解未知节点位置过程中定位精度的不足,提出一种WSN节点定位算法——基于改进的布谷鸟搜索算法(Cuckoo search ,CS)的定位算法。首先根据优化目标建立数学模型,然后设计了布谷鸟搜索算法中的适应值函数,并修改步长和拒绝概率参数,快速确定未知节点坐标位置。数字仿真实验表明:与基于距离向量跳数的定位方法(Distance vector hop,DV-HOP),基于自适应的布谷鸟搜索和距离向量跳数的定位算法(Self-adaption cuckoo search and distance vector hop,SACSDV-HOP)进行比较,本文算法可以有效提高节点定位精度,降低定位误差,具有较高的实用性。 相似文献
8.
9.
感知节点的定位是无线传感网应用的基础。现有的静态定位算法无法应用于动态传感网。针对一类目标节点移动而锚节点静止的传感网应用,提出了一种RRMCL(RSSI Rank Monte Carlo Localization)定位算法。该算法以蒙特卡罗算法为基础,利用RSSI(Received Signal Strength Indication)值与距离的单调递减关系划分通信域,减少采样区域大小。为了避免锚节点共线出现定位失效的情况,引入共线影响角度,提出了一种约束策略。仿真结果表明,提出的RRMCL与现有的MCL和MCB定位算法相比,能有效缩小采样区域,提高了定位精度和速度。 相似文献
10.
为了进一步提高无线传感器网络节点的定位性能,提出了一种基于自适应的虚拟力导向粒子群优化定位算法。该算法在算法迭代前期ω取较大值实现快速收敛到最优解附近,后期则取较小值获取高精度解,同时在适应度值越大时越提高全局搜索能力,加快向全局最优位置的聚集速度;粒子适应度值较小时则提高局部搜索能力,得到高精度的解,并通过对全局最优位置进行自适应变异操作,保证算法能跳出当前的搜索区域,从而最大限度地优化网络节点的收敛速度与搜索性能。仿真结果表明,改进后的算法不仅有效地抑制了测距误差的累积对定位精度和能耗的影响,而且提高了节点的定位精度。 相似文献
11.
提出一种反向学习全局和声搜索(OLGHS)算法.基于反向学习技术初始化和声记忆库,提高初始和声向量的质量;通过当前最差和声向当前最优和声学习进化,提高算法的全局搜索性能;通过其他和声向量之间不断回溯交互的随机学习策略,提高算法局部搜索性能;用由两种不同学习策略随机交叉动态产生的新和声与反向和声二者较优的个体更新和声记忆库,提高算法的搜索性能.将OLGHS算法与其他启发式优化算法以及目前文献中较优的改进HS算法进行性能测试,测试结果表明OLGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度. 相似文献
12.
In this paper, we propose an improved harmony search algorithm named LHS with three key features: (i) adaptive global pitch adjustment is designed to enhance the exploitation ability of solution space; (ii) opposition-based learning technique is blended to increase the diversity of solution; (iii) competition selection mechanism is established to improve solution precision and enhance the ability of escaping local optima. The performance of the LHS algorithm with respect to harmony memory size (HMS) and harmony memory considering rate (HMCR) are also analyzed in detail. To further evaluate the performance of the proposed LHS algorithm, comparison with ten state-of-the-art harmony search variants over a large number of benchmark functions with different characteristics is carried out. The numerical results confirm the superiority of the proposed LHS algorithm in terms of accuracy, convergence speed and robustness. 相似文献
13.
Accurate self-localization is a key enabling technique for many pervasive applications. Existing approaches, most of which are multilateration based, often suffer ambiguities, resulting in huge localization errors. To address this problem, previous approaches discard those positioning results with possible flip ambiguities, trading the localization performance for the result robustness. However, the high false positive rate of flip prediction incorrectly rejects many reliable location estimates. By exploiting the characteristics of flip ambiguity, which causes either huge or zero error, we propose the concept of optimistic localization and design an algorithm, OFA, that employs a global consistency check and a location correction phase in the localization process. We analyze the performance gain and cost of OFA, and further evaluate this design through extensive simulations. The results show that OFA obtains robustness with extremely low performance cost, so as to reduce the requirement on the average degree from 25 to 10 for robustly localizing a network. 相似文献
14.
针对和声搜索算法易陷入局部最优的不足,提出了一种随机交叉全局和声搜索(RCGHS)算法。通过最差和声向最优和声学习提高算法的全局搜索性能,引入其他和声向最优和声学习的交互策略提高算法的局部搜索性能。将两种学习策略随机交叉动态产生新和声,平衡算法的全局搜索和局部搜索性能。在和声记忆库更新阶段,利用即兴创作产生的和声向量与随机反向学习产生的和声向量中较优的个体更新和声记忆库。将RCGHS算法与目前文献中较优的几种改进HS算法、ABC算法、PSO算法和GWO算法进行性能测试,测试结果表明RCGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。 相似文献
15.
16.
针对新颖全局和声搜索(NGHS) 算法过早收敛的问题, 提出自适应全局和声搜索(AGHS) 算法. 引入差分向量范数定义和声记忆库多样性, 给出新的位置更新策略, 排除变异操作. 以和声记忆库多样性信息为指导动态产生新和声, 提高算法对解空间信息开发的能力, 避免算法因过早收敛、易陷入局部最优的不足. AGHS算法操作更简单,需要设置的参数更少, 将其与目前文献中较优的几种改进HS 算法、PSO 算法和GA算法进行性能测试, 测试结果表明AGHS算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度.
相似文献17.
18.
19.
特征选择技术能有效解决维数灾难问题,许多搜索策略已经被应用到特征选择问题中。针对和声特征选择算法搜索能力低下的问题,提出了一种基于全局自适应调距的和声特征选择算法(HSFS-GPA)。将特征集的距离定义引入到特征选择问题中,在算法搜索过程中结合全局信息对随机产生的新和声进行调整,以一定概率减小候选和声与当前最优和声的距离来加快算法搜索速度,或减少候选和声与最差和声的距离以避免陷入局部最优;同时,采用竞争选择方案随时更新和声库全局信息,改进和声库的更新机制提高算法搜索质量。将HSFS-GPA与原始和声特征选择算法、粒子群算法和遗传算法进行对比实验,HSFS-GPA所选特征子集的大小比原始和声算法减少15%,子集评价值平均提高到0.98。实验结果表明,HSFS-GPA能在相同的条件下搜索到更优质的特征子集。 相似文献
20.
基于声源能量的无线传感器网络( WSNs)最大似然定位算法抗噪声干扰能力强,定位精度高,同时适用于多个目标定位,但是计算量大,不适用于实时定位。针对现有算法的缺点,提出了一种基于自适应迭代的最大似然定位算法。该算法将代价函数作为目标函数,在给定的梯度误差范围内自适应地搜索目标位置。为了提高算法的收敛速度和定位精度,提出了基于Sigmoid函数的变步长的搜索算法。仿真实验结果表明:与最大似然定位算法相比,自适应迭代算法运算量小,定位精度高,能满足对目标定位精度和速度要求较高的场合,具有一定的实际应用意义。 相似文献