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改进的遗传优化算法在节点定位中的应用 被引量:1

Application of improved genetic optimization algorithm in node localization
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摘要 针对无线传感器网络算法定位精度不高的问题,提出一种定位算法(GADO),该算法将动力学中进化计算和遗传算法中迭代优选相结合。用GADO算法求解网络信标节点与经典的DV-hop定位算法、遗传算法进行对比,改进的算法定位误差明显减少,精度更好。 Aiming at the problem of low positioning accuracy of the wireless sensor networks algorithm, a new kind of algorithm (GADO, dynamization optimization and genetic algorithm) is proposed. The algorithm combines the dynamical evolutionary algorithm with the iterative optimization in the genetic algorithm. Comparing with the classical DV-hop localization algorithm and genetic algorithm, using GADO algorithm to solve the network beacon nodes, the positioning error is obviously reduced, and the precision is better.
作者 董铮 张其林 吴中博 吴继广 Dong Zheng Zhang Qilin Wu Zhongbo Wu Jiguang(School of Mathematics & Computer Science, Hubei University of Arts and Science, Hubei, Xiangyang 441053, China Department of Communication Engineering, CAPF of Engineering University)
出处 《计算机时代》 2017年第1期27-29,33,共4页 Computer Era
基金 湖北省自然科学基金项目(2015cfb563) 湖北文理学院教学研究项目部分成果(JY2015059)
关键词 动力学 遗传算法 定位算法 精度 wsn genetic algorithm localization algorithm precision
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参考文献5

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引证文献1

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