基于人工鱼群算法的改进质心定位算法

来源：计算机技术与发展杂志2018年第05期北京时间：

作者：汪晨;张玲华

摘要：针对传统质心定位算法精度不高的问题,提出了一种基于人工鱼群算法的改进质心定位算法。 人工鱼群算法(AFSA)是一种新型的巡游策略,具有鲁棒性强,全局收敛好以及对初值不敏感等优势,所以将人工鱼群算法与加权质心算法相结合。 利用加权质心算法,先计算锚节点与未知节点间的距离,再根据此距离估算未知节点位置。 根据测得的距离和锚节点位置信息建立适应度函数,利用该算法具有收敛于全局最优值的特点,不断迭代寻优,对未知节点的估计结果进行优化和修正,从而提高节点的定位精度。 实验结果表明,与一般质心定位算法相比,虽然在一定程度上增加了一些计算开销,但该算法的定位精度更高,稳定性更好,收敛速度更快,具有优越性和可行性。

关键词：无线传感器网络;人工鱼群算法;加权质心算法;定位精度