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寻优能力增强型越界免疫粒子群算法
作者姓名:李强  康琳  高文华  董增寿
作者单位:太原科技大学电子信息工程学院
摘    要:PSO算法是提高WSN覆盖的一种全局优化算法。针对布尔感知模型与实际情况有所差别,且存在粒子搜索速度变慢的问题。提出了一种寻优能力增强型越界免疫粒子群算法(optimized ability enhancement and out of bounds immune PSO,OAEBI-PSO),采用概率感知模型,在粒子越界和粒子更新两方面做出了改进,得到了更高的覆盖率,并且避免陷入局部最优。仿真表明,该算法能够平均提高11%的覆盖率,并且通过50次的蒙特卡罗实验,表明该算法具有较强的稳定性。

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