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基于遗传算法优化的节点定位技术

基于遗传算法优化的节点定位技术 The node localization technology based on the genetic algorithm optimization 杨 鹃,韩雪松 YANG Juan, HAN Xue-song 摘 (承德石油高等专科学校,承德 067000) 要:针对于基于距离的节点定位技术,为提高节点的定位精度,将遗传算法用于距离的优化处理。 本文首应用遗传算法进行基于距离的最优解的求解,然后将求解后的结果用于质心定位算 法。仿真结果表明,应用遗传算法优化后的定位算法,节点定位精度明显提高,可用于节点 定位技术的优化处理。 关键词:zigBee网络;节点定位;遗传算法 中图分类号:TP216 文献标识码:a 文章编号:1009-0134(2015)02(下)-0095-02 Doi:10.3969/j.issn.1009-0134.2015.02(下).29 0 引言 遗传算法计算简单,采用并行式处理方式,具有超 高的的全局搜索能力,特别适用于节点定位优化函数的 求解要求 。目前遗传算法被应用于优化处理、最优求 解等多个方面[2~4]。遗传算法在求解最优解方面具有很 大的优势,但也存在收敛速度慢,精度差等缺点。为保 证算法的优越性,很多文献也做了许多的工作,文献[5] 在算法中采用个体繁殖次数作为选择策略的评价因素, 以保证算法的收敛性。文献[6]通过设计实现动态改变交 叉概率和变异概率,提高进化能力和收敛速度。本文采 用的定位算法首先用遗传算法优化节点间距离,再进行 算法定位计算。 [1] 第七步:计算适应度的值,运用选择、交叉和变异 的方法选择适应度高的个体; 第八步:生成新的种群,返回第三步,直到达到计 算次数或是计算目标。 1.2 遗传算法的处理流程 遗传算法的处理流程如图1所示。 ?? ????? ????? ???????? 1 遗传算法 遗传算法简称 GA (Genetic Algorithms) 由美国 Michigan大学的Holland教授首次提出,该算法模拟自然 界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优 化方法。该算法采用种群进化描述所求问题的解 , 发挥 群体搜索优势,运用遗传算子的方式产生后代 , 通过周 而复始的进化,求解全局最优解。 1.1 遗传算法的求解步骤[7] 第一步:系统初始化分析,确定研究的个体及决定 个体的因素,建立系统的矩阵空间; 第二步:初始化种群的确定,确定种群生成的方法 和规模; 第三步:确定染色体编码方法; 第四步:确定解码方法; 第五步:确定个体适应度的函数; 第六步:确定交叉方法和变异方法; 图1 遗传算法的处理流程 ??????? ?? 2 遗传算法的基本构成要素确定 1)参数的编码和解码方案 编码方案的设计影响到算法运算效率,目前采用的 编码方案基本分为两大类,基于符号的编码和基于进制 的编码。本文采用符号编码方式,用实数符号表示节点 状态。 2)种群的初始化 种群的初始化大多采用随机生成的方法,种群规 模的大小具有较大的影响,规模过大,算法的复杂度增 加,效率较低;规模过小,算法搜索空间受限,容易局 部最优。在实际规模确定时,根据系统问题的需求和算 收稿日期:2014-09-09 基金项目:承德市科学技术研究与发展计划项目(20122247) 作者简介:杨鹃(1979 -),女,黑龙江人,讲师,硕士,研究方向为信息融合与无线网络。 第37卷? 第2期? 2015-02(下)? 【95】

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