【摘 要】
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通过对量子蚁群进化算法进行深入研究分析,并对其进行了参数改进,在此技术上设计了基于量子蚁群进化算法的无线传感器网络目标覆盖模型,并对模型进行矿山井下仿真实验,结果表
【基金项目】
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甘肃省科技计划资助(18YF1GC143),金昌市青年人才基金资助(jrc201702),甘肃省高等学校科研项目(2017B-32),甘肃省教育科学“十三五”规划2017年度课题(课题批准号:GS[2017]GHB0352)成果,甘肃有色冶金职业技术学院院级科研项目(GYY2017Y03)
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通过对量子蚁群进化算法进行深入研究分析,并对其进行了参数改进,在此技术上设计了基于量子蚁群进化算法的无线传感器网络目标覆盖模型,并对模型进行矿山井下仿真实验,结果表明随着无线传感器节点的增多,量子蚁群进化算法成功监测出的目标数增量显著。当无线传感器网络节点大于100时,与遗传算法和模拟退火法相比,量子蚁群进化算法成功监测的目标数要高出约7.12%和54.32%;在不同半径检测下,与传统遗传算法和模拟退火法相比,基于量子蚁群的无线传感器网络目标覆盖率分别提高了11%和22%。
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