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基于爬山粒子群优化的移动传感网络定位算法
被引量：
4
1
作者
吉小洪
魏开平
胡文杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期84-88,共5页
针对蒙特卡洛定位(Monte Carlo Localization,MCL)采样效率不高,定位精度较低的问题,提出一种新的基于爬山法优化策略的移动无线传感网络定位算法HCPSO-MCL(Hill Climbing Particle Swarm Optimization-MCL),将节点定位问题转化为全局...
针对蒙特卡洛定位(Monte Carlo Localization,MCL)采样效率不高,定位精度较低的问题,提出一种新的基于爬山法优化策略的移动无线传感网络定位算法HCPSO-MCL(Hill Climbing Particle Swarm Optimization-MCL),将节点定位问题转化为全局优化问题。HCPSO-MCL算法采用基于爬山策略的混合粒子群优化算法对MCL的估计值进行修正,从而实现节点快速准确定位。实验仿真结果表明,HCPSO-MCL较之于MCL算法在定位精度上有很大改进,而且比PSO-MCL(Particle Swarm Optimization-MCL)算法有更快的收敛性。
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关键词
无线传感网络
蒙特卡洛定位
爬山粒子群算法
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职称材料
采用HC-MARPSO算法的软件测试数据生成方法
被引量：
1
2
作者
雷航
韩炫
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期885-889,898,共6页
在吸引排斥粒子群算法(ARPSO)基础上,引入新的种群多样性度量指标和排斥操作,提出改进的吸引排斥粒子群算法(MARPSO)。结合爬山算法(HC)的局部收敛能力和改进的吸引排斥粒子群算法避免早熟的特点,提出基于爬山算法和改进吸引排斥粒子群...
在吸引排斥粒子群算法(ARPSO)基础上,引入新的种群多样性度量指标和排斥操作,提出改进的吸引排斥粒子群算法(MARPSO)。结合爬山算法(HC)的局部收敛能力和改进的吸引排斥粒子群算法避免早熟的特点,提出基于爬山算法和改进吸引排斥粒子群算法(HC-MARPSO)的软件测试数据自动生成方法。实验结果表明,该算法在生成测试数据的效率上高于遗传算法、粒子群算法。
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关键词
测试数据自动生成
爬山算法
粒子群算法
软件测试
吸引排斥粒子群算法
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职称材料
题名
基于爬山粒子群优化的移动传感网络定位算法
被引量：
4
1
作者
吉小洪
魏开平
胡文杰
机构
华中师范大学计算机学院
咸宁职业技术学院信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期84-88,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61170305)
文摘
针对蒙特卡洛定位(Monte Carlo Localization,MCL)采样效率不高,定位精度较低的问题,提出一种新的基于爬山法优化策略的移动无线传感网络定位算法HCPSO-MCL(Hill Climbing Particle Swarm Optimization-MCL),将节点定位问题转化为全局优化问题。HCPSO-MCL算法采用基于爬山策略的混合粒子群优化算法对MCL的估计值进行修正,从而实现节点快速准确定位。实验仿真结果表明,HCPSO-MCL较之于MCL算法在定位精度上有很大改进,而且比PSO-MCL(Particle Swarm Optimization-MCL)算法有更快的收敛性。
关键词
无线传感网络
蒙特卡洛定位
爬山粒子群算法
Keywords
wireless
sensor
network
Monte
Carlo
localization
hill
climbing
particle
swarm
optimization
分类号
TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
采用HC-MARPSO算法的软件测试数据生成方法
被引量：
1
2
作者
雷航
韩炫
机构
电子科技大学计算机科学与工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期885-889,898,共6页
基金
国家核高基项目(2009ZX01039-003-001)
文摘
在吸引排斥粒子群算法(ARPSO)基础上,引入新的种群多样性度量指标和排斥操作,提出改进的吸引排斥粒子群算法(MARPSO)。结合爬山算法(HC)的局部收敛能力和改进的吸引排斥粒子群算法避免早熟的特点,提出基于爬山算法和改进吸引排斥粒子群算法(HC-MARPSO)的软件测试数据自动生成方法。实验结果表明,该算法在生成测试数据的效率上高于遗传算法、粒子群算法。
关键词
测试数据自动生成
爬山算法
粒子群算法
软件测试
吸引排斥粒子群算法
Keywords
automatic
test
data
generation
hill
climbing
algorithm
particle
swarm
optimization
algorithm
（PSO）
software
test
the
attractive
and
repulsive
particle
swarm
optimization
algorithm
（ARPSO）
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于爬山粒子群优化的移动传感网络定位算法
吉小洪
魏开平
胡文杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
4
下载PDF
职称材料
2
采用HC-MARPSO算法的软件测试数据生成方法
雷航
韩炫
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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