基于群智能的全局I<优化方法

资 源 简 介

基于群智能的全局I<优化方法

详 情 说 明

粒子群优化(PSO)作为一种高效的群智能算法，在无线传感器网络(WSN)节点定位问题中展现出独特优势。该方法通过模拟鸟群觅食行为，将每个潜在解视为搜索空间中的"粒子"，粒子间通过共享个体最优和群体最优信息协同探索解空间。在WSN定位场景下，算法以锚节点与目标节点的均方距离误差构建非线性目标函数，通过PSO的迭代机制不断调整粒子位置（即可能的节点坐标），最终收敛到使目标函数最小化的全局最优解。相较于传统优化方法，这种基于群体协作的搜索策略能有效避免陷入局部最优，同时保持较低的计算复杂度，特别适合资源受限的WSN环境。算法的核心在于平衡粒子个体经验与群体智慧，通过惯性权重、学习因子等参数的动态调整实现勘探与开发的平衡。