无线传感器网络双目标定位：人工蜂群算法的应用

"基于人工蜂群算法的双目标节点定位的研究 (2014年)。该研究针对无线传感器网络中使用RSSI进行定位时出现的节点翻转歧义问题，提出了一种双目标定位算法，结合人工蜂群算法解决优化问题。实验结果表明，与模拟退火算法相比，新算法在相同条件下提高了定位精度和稳定性。" 在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）中，节点定位是一项关键任务，通常利用接收到的信号强度指示（RSSI）来估计节点的位置。然而，直接使用RSSI进行定位可能会遇到节点翻转歧义问题，即两个节点的相对位置可能会因信号传播环境的复杂性而被错误地判断，导致定位不准确。为了解决这个问题，2014年的这篇论文提出了一个创新的双目标定位算法。 该算法的核心思想是将定位问题转化为寻找两个适应度函数的最佳解。这两个适应度函数可能分别对应于定位误差最小化和定位稳定性最大化。通过这样的双目标优化，可以更好地平衡精度和稳定性，减少节点翻转歧义的影响。 为了实现这个优化过程，研究者引入了人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）。人工蜂群算法是一种模拟自然界蜜蜂群体觅食行为的全局优化算法，它具有快速收敛和全局寻优的特点。在双目标定位问题中，ABC算法用于搜索两个适应度函数的最优解空间，从而找到更精确的节点位置。 仿真实验对比了基于人工蜂群算法的双目标定位算法和基于模拟退火算法的定位算法。结果显示，在相同的锚节点数量和节点连接半径下，新算法显著提升了定位精度，并增强了定位结果的稳定性。这表明人工蜂群算法的应用有效地解决了RSSI定位中的节点翻转歧义问题，提高了WSNs的定位性能。 这篇论文的贡献在于提出了一种结合人工蜂群算法的双目标定位策略，为无线传感器网络的节点定位提供了一个新的有效方法，尤其是在处理节点翻转歧义问题上。这一工作对于无线传感器网络的理论研究和实际应用都具有重要的参考价值。