人工鱼群算法优化煤矿井下定位技术

"基于人工鱼群算法的煤矿井下人员定位技术是针对无线传感器网络中节点定位问题的一种解决方案。这项技术旨在提升对矿井内人员和设备位置的精确掌握，通过结合RSSI（接收信号强度指示）的距离式质心算法构建初始种群，并利用人工鱼群算法进行迭代优化，从而提高定位的准确度。" 在无线传感器网络中，节点定位是一项关键任务，尤其是在安全要求极高的煤矿环境下。传统的定位方法如最小二乘法和极大似然估计法虽然有一定的效果，但在干扰环境下可能表现不佳。人工鱼群算法借鉴了鱼类群体行为，通过模拟鱼的觅食、跟随和随机游动等行为，实现全局搜索优化，具有较强的抗干扰能力和适应性。 本文提出的算法首先利用RSSI测量值来计算节点间的距离，进而采用距离式质心算法构造初步的位置估计，形成初始种群。随后，人工鱼群算法开始迭代过程，每条“鱼”代表一个可能的解，通过模拟鱼的行为规则，如探索、跟随和模仿，不断更新和优化解的空间分布，以找到最佳位置估计，即最高概率的节点位置。 与蚁群优化算法和神经网络优化算法相比，人工鱼群算法在煤矿井下节点定位问题上表现出更高的精度。蚁群优化算法虽有很好的全局搜索性能，但在某些情况下可能陷入局部最优；而神经网络优化算法可能因为训练复杂度和参数调整的困难，导致定位效果不尽如人意。因此，人工鱼群算法的引入有效地解决了这些问题，提高了定位精度，对于保障煤矿作业安全具有重要意义。 此外，该研究由国家自然科学基金资助，体现了其在学术领域的权威性和实用性。作者徐善永等人来自安徽理工大学电气与信息工程学院，他们在智能信号处理领域有深入的研究，使得这一研究更具专业性和可靠性。 基于人工鱼群算法的煤矿井下人员定位技术是无线传感器网络中一种创新的定位方法，它通过优化算法提高了定位的准确性和鲁棒性，为矿井安全提供了强有力的技术支持。未来，该算法有望在其他复杂环境下的定位问题中得到更广泛的应用。