混合粒子群和差分进化的定位算法

来源：计算机测量与控制杂志2019年第10期北京时间：

作者：郑建国,张学煜

摘要：针对由测量误差造成的无线传感器网络定位精度不高的问题，提出一种混合粒子群和差分进化的节点定位算法（HPSO-DE）。首先，对粒子群算法的惯性权重进行自适应更新，使得每个个体随着迭代次数的增加而增大，进而提高其全局探索能力，然后改进差分进化算法的变异策略，从而提高该算法的局部寻优能力，之后将个体先经过改进的粒子群算法优化，低于平均适应度值的个体继续通过改进的差分进化算法优化，从而得到HPSO-DE算法。HPSO-DE算法继承了二者的优点，提高了该算法的最优解精度和收敛速度。最后在无线传感器网络节点定位模型中应用HPSO-DE算法，仿真结果表明，所提HPSO-DE算法在测距误差为30%时，定位误差比PSO和DFOA分别少2.1m和1.1m，具有更高的定位精度和更强的抗误差性能。

关键词：无线传感器;节点定位;粒子群;差分进化

基金资助：2018年浙江省教育厅一般科研项目(No.Y201840156)