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基于位置的服務是物聯(lián)網(wǎng)最具發(fā)展?jié)摿Φ膽弥?，提供可靠的?jié)點定位信息已成為衡量物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)標準的重要指標。為有效地對未知節(jié)點進行定位，針對果蠅優(yōu)化算法定位精度低以及收斂速度慢的問題，提出一種基于果蠅算法的物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點定位改進方法。采用邊界盒算法限制果蠅優(yōu)化算法定位的初始范圍，同時重構(gòu)算法的味道濃度函數(shù)，選擇合適的測量節(jié)點數(shù)量以及種群規(guī)模，實現(xiàn)算法的動態(tài)特性與定位精度的平衡。實驗結(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，可滿足節(jié)點定位需求。
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