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基于遗传算法和二进制蚁群算法的DV-Hop定位算法的优化 下载：12 浏览：421

林凤德1 陈佳品1 丁凯2 李振波1 《传感器研究》 2019年2期

摘要:
无线传感器网络(WSN)是一种由节点组成的无线自组织网络,在很多领域中有广泛的使用。节点定位是无线传感器网络中最重要的部分,使用无测距定位算法中传统的DV-Hop算法来定位误差较大。为了提高DV-Hop算法的精确度,提出了一种基于遗传算法和二进制蚁群算法来改进DVHop定位算法。遗传算法中利用了线性交叉和非均匀变异算子在种群中进行搜索,在此基础上,采用二进制蚁群算法进行进一步的搜索,而后比较适应度函数来保留较优的个体,从而产生了新一代种群。二进制蚁群算法中使得每只蚂蚁的智能化比较低,每条路径对应的存储空间相对较小,显著提高了计算效率。仿真的结果表明,提出的算法比传统的DV-Hop算法、基于遗传算法的DV-Hop算法有更快的收敛速度和更高的定位精度。

基于RVM组合核优化的软测量模型研究 下载：58 浏览：484

张亚男 杨慧中 《建模与系统仿真》 2018年5期

摘要:
提出了一种基于RVM(Relevance Vector Machine,RVM)组合核的软测量建模方法。为同时得到较强的回归能力和较好的稀疏性,对RVM构造一个组合核函数的同时,又构建了一个综合回归性能和稀疏性的适应度函数,利用遗传算法优化RVM组合核的权系数和核参数。将该方法用于一个双酚A生产流程中裂解回收单元的建模仿真,实例表明,所提方法的预测精度、稀疏性等指标均优于一般的SVM组合核模型和GA-RVM单一核模型。
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