Resumen

La red de sensores móviles puede detectar y recopilar la información de datos del objeto monitoreado en tiempo real en el área de monitoreo. Sin embargo, la información recopilada solo es significativa si se conoce la ubicación del nodo. Este artículo optimiza principalmente la Localización Monte Carlo (MCL) en la tecnología de posicionamiento de sensores móviles. En los últimos años, el rápido desarrollo de algoritmos heurísticos ha proporcionado soluciones a muchos problemas complejos. Este artículo combina la estrategia compacta en el algoritmo de enjambre de partículas adaptativo y propone un algoritmo de enjambre de partículas adaptativo compacto (cAPSO). La estrategia compacta reemplaza la posición específica de cada partícula por la probabilidad de distribución del enjambre de partículas, lo que reduce en gran medida el uso de memoria. El rendimiento de cAPSO se prueba en 28 funciones de prueba de CEC2013, y en comparación con algunos algoritmos heurísticos existentes, demuestra que cAPSO tiene un mejor rend

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Red de sensores móviles; Información de datos; Localización de Monte Carlo; Algoritmos heurísticos; Algoritmo compacto de enjambre de partículas adaptativo; Localización de nodos
• Keywords:Mobile sensor network; Data information; Monte Carlo Localization; Heuristic algorithms; Compact adaptive particle swarm algorithm; Node localization