基于多目标局部变异-自适应量子粒子群优化算法的复杂地形多传感器优化部署

徐公国; 段修生; 单甘霖; 童俊

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基于多目标局部变异-自适应量子粒子群优化算法的复杂地形多传感器优化部署

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对复杂地形下的多传感器部署问题进行研究,提出了基于多目标局部变异-自适应量子粒子群优化(LM-AQPSO)算法的多传感器多目标优化部署方法.该方法对复杂地形进行多属性网格建模,给出了传感器探测模型和优化目标.引进局部变异和参数自适应策略对量子粒子群优化算法进行改进,并提出了基于LM-AQPSO的多目标Pareto最优解集优化算法.考虑多目标部署需求,构建了基于Pareto最优解集的多传感器优化部署模型.仿真实验结果表明:相对于经典的改进非支配排序遗传算法,所提算法优化的Pareto最优解有着更好的收敛性和分布性,且寻优时间更短;所提模型能有效解决多目标多传感器部署问题,并能同时提供更多的决策方案.

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来源
《兵工学报》 |2018年第11期|2192-2201|共10页
作者
徐公国; 段修生; 单甘霖; 童俊;
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作者单位

陆军工程大学石家庄校区;

河北石家庄050003;

陆军工程大学石家庄校区;

河北石家庄050003;

石家庄铁道大学机械工程学院;

河北石家庄050043;

陆军工程大学石家庄校区;

河北石家庄050003;

陆军工程大学石家庄校区;

河北石家庄050003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP212.9;
关键词
传感器部署; 复杂地形; 多目标优化; 量子粒子群; Pareto最优解;

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