【摘 要】
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感知覆盖反映了网络的感知服务质量,是进行其它研究的基础和先决条件。针对传统粒子群优化算法(PSO: Particle Swarm Optimization),算法模型采用固定的参数,使得算法收敛速
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感知覆盖反映了网络的感知服务质量,是进行其它研究的基础和先决条件。针对传统粒子群优化算法(PSO: Particle Swarm Optimization),算法模型采用固定的参数,使得算法收敛速度较慢或无法收敛到最优解的问题,本文将改进的PSO算法应用于视频传感器网络感知覆盖中,通过改进PSO模型的惯性因子和学习因子,使得算法在初期具有较大的惯性,在节点局部范围内大幅度搜索,可以提高收敛速度;在末期惯性较小,以较小的步长在全局最优位置附近搜索,可以使算法最终收敛于全局最优,提高网络覆盖率。实验表明,本文
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