基于量子粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化

王艳萍; 张惠敏; 刘新贵

doi:10.13873/j.1000-97872010.02.025

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基于量子粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 基于量子粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化
- Optimization of wireless sensor networks nodes based on quantum particle swarm optimal algorithm
- 传感器与微系统 2010年29卷第2期页码：32-34
- 作者机构：
  
  1. 郑州铁路职业技术学院信息工程系
  2. 解放军信息工程大学测绘学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872010.02.025
  中图分类号： TN929.5;TP212.9
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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[1]王艳萍,张惠敏,刘新贵.基于量子粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化[J].传感器与微系统,2010,29(02):32-34.

WANG Yan-ping1, ZHANG Hui-min1, LIU Xin-gui2. Optimization of wireless sensor networks nodes based on quantum particle swarm optimal algorithm[J]. 2010, 29(2): 32-34.
[1]王艳萍,张惠敏,刘新贵.基于量子粒子群优化算法的无线传感器网络节点优化[J].传感器与微系统,2010,29(02):32-34. DOI： 10.13873/j.1000-97872010.02.025.

WANG Yan-ping1, ZHANG Hui-min1, LIU Xin-gui2. Optimization of wireless sensor networks nodes based on quantum particle swarm optimal algorithm[J]. 2010, 29(2): 32-34. DOI： 10.13873/j.1000-97872010.02.025.

摘要

针对无线传感器网络感知节点的分布优化问题进行了研究

提出了一种基于量子粒子群优化（QPSO）算法的分布优化机制。仿真实验结果表明:QPSO算法在优化性能上优于传统遗传算法（GA）和量子遗传算法（QGA）

能够有效提高网络整体的感知能力

该方法用于传感器节点优化部署是可行的。

Abstract

The distribution optimization problems of node-aware of wireless sensor networks are studied.A distributed optimization mechanism is presented based on quantum particle swarm optimization（QPSO）algorithm.Simulation results show that QPSO algorithm is superior to the traditional genetic algorithm（GA）and quantum genetic algorithm（QGA）

can effectively improve network capacity of the overall perception.The method used to optimize the deployment of sensor nodes is feasible.

关键词

Keywords

references

基于量子遗传算法的传感器节点优化部署方法 [J]. 郑世珏,陈晓燕,高丽. 计算机工程与设计 . 2008(07)

基于量子遗传算法的传感器网络拓扑结构控制 [J]. 孙力娟,郭剑,陆凯,王汝传. 通信学报 . 2006(12)

一种新的量子群进化算法研究 [J]. 王岩,路春一,丰小月,黄艳新,邹淑雪,周春光. 小型微型计算机系统 . 2006(08)

传感器网络中基于树的感知器分布优化 [J]. 闻英友,姜月秋,赵林亮,王光兴. 通信学报 . 2005(03)

Improving Wireless Sensor Network Lifetime through Power Aware Organization [J] . Mihaela Cardei,Ding-Zhu Du. Wireless Networks . 2005 (3)

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