基于粒子群优化算法的无线传感器网络节能覆盖研究_张娟 目前已经有很多学者对无线传感器网络的各个层面进行了深入研究,并取得了一些 成果。使用比较广泛的是通过降低网络能耗来延长网络的生存时间,釆用的优化策略大 致分为以下4类:节点睡眠调度机制、调整感应半径、选择最佳路由和高效的数据融合 机制。本文主要通过对感知半径的调整以及节点睡眠调度机制,基于粒子群及其改进算 法,研究无线传感器网络生命周期最大化问题。主要研究内容和成果如下:

在经典粒子群的基础上，该算法能自动的调整c1,c2,weight value等值，以实现更好更快的寻找最优值。

粒子群优化粒子滤波方法

解压后，将matlab工作路径切换到ga文件夹，打开intcomputing.m或intcomputing.fig文件运行即可。基本遗传算法matlab的实现（比例选择（轮盘法），单点交叉，基本位变异),可以查看每代种群的最大及平均适应值曲线，各代个体的离散分布图及动画。

针对解形式为二进制编码形式的问题的粒子群优化算法matlab源码

用MATLAB实现的粒子群优化算法,包括代码的含义和实现步骤

文件为 采用二进制编码的 用遗传算法实现的函数优化，包括1元和多元。里面有详细的代码解析。

量子粒子群优化(QPSO)算法是在经典的粒子群优化(PSO)算法的基础上所提出的一种具有量子行为的粒 子群优化算法，具有高效的全局搜索能力。通过求解J．D．Schafer提出的多峰函数优化问题的实验分析表明，方法具有良 好的收敛性和稳定性。

详细、透彻介绍粒子群算法比较好的PPT课件，适合初学者透彻理解粒子群算法的概念、原理和流程

针 对 网 络 安 全 态 势 预 测 ， 为 了 提 高 预 测 精 度 和预 测 算 法 的 收 敛速 度 ， 采 用 一 种 改 进 的 粒子 群 算 法来 优 化径 向 基 函 数神 经 网 络 。 首 先 ， Ｐ ＳＯ 的 惯性 权 重 因 子 按 一 条 开 口 向 左 的 抛 物 线 递 减 ， 在 保证 全局 寻优 的 同 时 又 增 强 了 局 部搜 索 能 力 ； 其 次 ， 通过 权 重 因 子 的 调 节 自 动 寻 优 ， 并 将搜 寻到 的 全局 最优 值 解 码 成 Ｒ Ｂ Ｆ 的 网 络参 数 ； 最 后 ， 通 过 优 化 的 Ｒ ＢＦ 网 络进 行 网 络 安 全 态 势 预 测 。 仿 真 实 验 表，改进 后 的 算 法 能较 准 确 地 预测 网 络 安 全 态 势 。 与 ＢＰ 算 法 和 Ｒ ＢＦ 算 法相 比 ， 本 文 算 法在预 测 精度 上有所提 高 ， 同 时 收敛 速度 加快 ， 能 达到 更 好 的 预 测 效果 。