一种基于樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位方法
专利汇可以提供一种基于樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于樽 海鞘 群 算法 的无线 传感器 网络 节点 定位 方法，包括初始化樽海鞘群个体节点，判断节点 位置 ，将节点位置作为食物源对周围环境进行链式搜索，找到其余节点进行确认，并转为食物源变量进行 迭代 搜索，最终搜索出所有节点并输出等步骤。本发明的方法具有更好的定位精确度和收敛性，并且在定位成本和计算复杂度上都优于现有的传统算法，适用于 无线传感器网络 定位系统。，下面是一种基于樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位方法专利的具体信息内容。
1.一种基于樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：在三维空间中随机初始化种群，根据实际应用情况节点存在于一定的空间内，从而计算出网络节点空间搜索范围的上限和搜索下限，并且设定搜索边界参数；
步骤2：选取一个配备美国全球定位系统定位系(GPS)或者北斗卫星导航定位系统(BDS)的节点位置作为樽海鞘个体群体的食物，记为F1；
步骤3：根据随机生成的坐标信息查询对应是否存在网络节点，根据随机生成的坐标信息和网络节点相关信息，给出相应的适应度；
步骤4：选定F点作为食物，即F点的适应度最佳，根据所得适应度高低进行排序；
步骤5：根据步骤4得出的适应度顺序，选取适应度高的作为领导者，并将食物节点坐标信息传回控制节点，其余节点选取作为追随者；
步骤6：对适应度高的领导者坐标进行更新；
步骤7：进行追随者坐标更新；
步骤8：检测是否存在樽海鞘个体节点搜索超出边界情况，当任何一个樽海鞘个体搜索超出界限空间的情况下，将他带回边界；
步骤9：判断领导者是否个体适应度最佳；
若是，则执行步骤10；
若否，则回转执行步骤5；
步骤10：将搜索出最佳的樽海鞘个体位置作为食物源点变量赋给F记为Fi，i＝1,2,
3……n；其中，n表示樽海鞘个体编号；再进行更新；
步骤11：判断所有节点是否定位完成；
若是，则执行步骤12；
若否，则回转执行步骤3；
步骤12：输出所有食物位置作为全部网络节点的坐标信息。
2.根据权利要求1所述的基于樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于：步骤3中，适应度通过网络节点的信息传递实际值与通过随机生成的坐标信息传递的预计值误差决定，计算公式为F(t)＝|t-t实|，F(t)越小适应度越佳。
3.根据权利要求1所述的基于樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于：步骤6中，根据下式对适应度高的领导者坐标进行更新；
其中 示出了在第一樽海鞘个体的位置，F1是当前的食物源的位置，ubj表示上限，lbj表示下界， 其中l是当前迭代，L是最大迭代次数；参数c2和c3是在[0,1]的区间内均匀生成的随机数，实际上，它们决定了第j维的下一个位置是否应该朝向正无穷大或负无穷大以及步长。
4.根据权利要求1所述的基于樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位方法，其特征在于：步骤7中，追随者坐标更新公式为：
当i≥2时， 表示第j个维度中第i个跟随者樽海鞘个体的位置，t是时间，v0是初始速度，v_final表示最终速度x表示最终速度的位置，x0表示初始位置；加速度的计算公式：
因为优化中的时间是迭代，迭代之间的差异等于1，并且考虑到v0＝0，则该等式表示如下：
表示第i个追随者的位置。
一种基于樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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