Baserat på multiobjektiv partikelsvärmoptimering föreslås en lokaliseringsalgoritm som heter multiobjektiv partikelsvärmoptimering localizationalgoritm (MOPSOLA) för att lösa de multiobjektiva optimeringsfrågorna i trådlösa sensornätverk. De multiobjektiva funktionerna består av rymdavståndsrestriktionen och den geometriska topologirestriktionen. Den optimala lösningen hittas genom multiobjektiv partikelsvärmoptimeringsalgoritm. Dynamisk metod används för att underhålla arkivet för att begränsa storleken på arkivet, och den globala optimal erhålls enligt andelen urval. Simuleringsresultaten visar betydande förbättringar när det gäller lokaliseringsnoggrannhet och konvergensgrad samtidigt som en begränsad arkivstorlek bibehålls med en metod som använder den globala optimala urvalsoperatören och dynamiskt underhåller arkivet.
Därför tog författarna i REF upp dessa frågor genom att överväga den geometriska topologirestriktionen för att öka noggrannheten i lokaliseringssystemet och använda den globala optimala lösningen för att få bättre konvergens.
Localization Algorithm in Wireless Sensor Networks Based on Multiobjective Particle Swarm Optimization
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}