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基于位置的服務(wù)是物聯(lián)網(wǎng)最具發(fā)展?jié)摿Φ膽?yīng)用之一，提供可靠的節(jié)點(diǎn)定位信息已成為衡量物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的重要指標(biāo)。為有效地對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位，針對(duì)果蠅優(yōu)化算法定位精度低以及收斂速度慢的問(wèn)題，提出一種基于果蠅算法的物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)定位改進(jìn)方法。采用邊界盒算法限制果蠅優(yōu)化算法定位的初始范圍，同時(shí)重構(gòu)算法的味道濃度函數(shù)，選擇合適的測(cè)量節(jié)點(diǎn)數(shù)量以及種群規(guī)模，實(shí)現(xiàn)算法的動(dòng)態(tài)特性與定位精度的平衡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明與果蠅優(yōu)化、粒子群優(yōu)化等算法相比，該算法能夠有效提髙定位精度和收斂速度，并且穩(wěn)定性較髙，可滿(mǎn)足節(jié)點(diǎn)定位需求。
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