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申请/专利权人：江西理工大学
摘要：本发明提供一种无线传感器网络真实地形覆盖优化方法，包括以下步骤：S1、建立三维覆盖感知模型；S2、基于量子态反向学习和Q‑learning的蜣螂优化；包括以下子步骤：S2.1基于量子计算的准反向学习；S2.2基于Q‑learning的行为模式选择；S2.3变螺旋局部邻域搜索；S2.4最优解逐维自适应高斯变异。本发明提出了一种基于准反向学习和Q‑learning的QOLDBO算法，改善了QOLDBO算法全局寻优不足的问题，改变了不同迭代下当前解对准反向解的影响程度，增加了个体的随机性；扩大蜣螂在繁殖和偷窃阶段的搜索范围，采用变螺旋局部邻域搜索方法来求解邻域优化问题；为了提高QOLDBO的搜索精度，提出了最优解的逐维自适应高斯变异策略。
主权项：1.一种无线传感器网络真实地形覆盖优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立三维覆盖感知模型；S2、基于量子态反向学习和Q-learning的蜣螂优化；包括以下子步骤：S2.1基于量子计算的准反向学习；S2.2基于Q-learning的行为模式选择；S2.3变螺旋局部邻域搜索；S2.4最优解逐维自适应高斯变异。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江西理工大学 一种无线传感器网络真实地形覆盖优化方法
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