論文の概要: AdapSCA-PSO: An Adaptive Localization Algorithm with AI-Based Hybrid SCA-PSO for IoT WSNs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22317v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 01:18:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.916955
- Title: AdapSCA-PSO: An Adaptive Localization Algorithm with AI-Based Hybrid SCA-PSO for IoT WSNs
- Title（参考訳）: AdapSCA-PSO: IoT WSNのためのAIベースのハイブリッドSCA-PSOを用いた適応ローカライズアルゴリズム
- Authors: Ze Zhang, Qian Dong, Wenhan Wang,
- Abstract要約: 本稿では,ハイブリッドメタヒューリスティックローカライゼーションアルゴリズムを提案する。
グローバル検索に有効なSine Cosine Algorithm(SCA)とローカル検索に優れたParticle Swarm Optimization(PSO)を統合する。
シミュレーションの結果、スタンドアロンのPSOと最適化されていないSCAPSOアルゴリズムと比較して、提案手法は必要なイテレーション数を大幅に削減し、平均的なローカライゼーション誤差を84.97%削減することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.516311202699931
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The accurate localization of sensor nodes is a fundamental requirement for the practical application of the Internet of Things (IoT). To enable robust localization across diverse environments, this paper proposes a hybrid meta-heuristic localization algorithm. Specifically, the algorithm integrates the Sine Cosine Algorithm (SCA), which is effective in global search, with Particle Swarm Optimization (PSO), which excels at local search. An adaptive switching module is introduced to dynamically select between the two algorithms. Furthermore, the initialization, fitness evaluation, and parameter settings of the algorithm have been specifically redesigned and optimized to address the characteristics of the node localization problem. Simulation results across varying numbers of sensor nodes demonstrate that, compared to standalone PSO and the unoptimized SCAPSO algorithm, the proposed method significantly reduces the number of required iterations and achieves an average localization error reduction of 84.97%.
- Abstract（参考訳）: センサノードの正確なローカライゼーションは、IoT(Internet of Things)の実践的応用の基本的な要件である。
本稿では,多様な環境におけるロバストなローカライゼーションを実現するために,ハイブリッドなメタヒューリスティックなローカライゼーションアルゴリズムを提案する。
具体的には、グローバル検索に有効なSine Cosine Algorithm(SCA)と、ローカル検索に優れたParticle Swarm Optimization(PSO)を統合する。
適応スイッチングモジュールを導入し、2つのアルゴリズムを動的に選択する。
さらに、アルゴリズムの初期化、適合性評価、パラメータ設定を特に再設計し、ノードの局所化問題の特徴に対処するように最適化した。
各種センサノードのシミュレーション結果から, スタンドアロンのPSOと最適化されていないSCAPSOアルゴリズムと比較して, 提案手法は必要な反復回数を大幅に削減し, 平均局所化誤差を84.97%削減することを示した。
関連論文リスト
- A Gradient Meta-Learning Joint Optimization for Beamforming and Antenna Position in Pinching-Antenna Systems [63.213207442368294]
マルチ導波路ピンチアンテナシステムの新しい最適化設計について検討する。
提案したGML-JOアルゴリズムは,既存の最適化手法と比較して,様々な選択や性能に頑健である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-14T17:35:27Z) - Enhancing CNN Classification with Lamarckian Memetic Algorithms and Local Search [0.0]
そこで本研究では,局所探索機能を組み込んだ2段階学習手法と集団最適化アルゴリズムを併用した新しい手法を提案する。
実験の結果,提案手法は最先端の勾配に基づく手法よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-26T17:31:15Z) - A new simplified MOPSO based on Swarm Elitism and Swarm Memory: MO-ETPSO [0.0]
Elitist PSO (MO-ETPSO) は多目的最適化問題に適用される。
提案アルゴリズムは、確立されたNSGA-IIアプローチからコア戦略を統合する。
このアルゴリズムの新たな側面は、SwarmメモリとSwarmエリート主義の導入である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T09:36:18Z) - Federated Conditional Stochastic Optimization [110.513884892319]
条件付き最適化は、不変学習タスク、AUPRC、AMLなど、幅広い機械学習タスクで見られる。
本稿では,分散フェデレーション学習のためのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:47:37Z) - Genetically Modified Wolf Optimization with Stochastic Gradient Descent
for Optimising Deep Neural Networks [0.0]
本研究の目的は、人口ベースメタヒューリスティックアルゴリズムを用いて、ニューラルネットワーク(NN)重み付けを最適化するための代替アプローチを分析することである。
Grey Wolf (GWO) と Genetic Modified Algorithms (GA) のハイブリッドをグラディエント・Descent (SGD) と組み合わせて検討した。
このアルゴリズムは、高次元性の問題にも対処しながら、エクスプロイトと探索の組み合わせを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-21T13:22:09Z) - Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。
我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。
すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z) - Deep Reinforcement Learning for Field Development Optimization [0.0]
本研究の目的は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)深部強化学習(DRL)アルゴリズムをフィールド開発最適化問題に適用することである。
近似ポリシー最適化 (PPO) アルゴリズムは2つのCNNアーキテクチャで様々な層と構成を持つ。
両ネットワークは、ハイブリッド粒子群最適化(PSO-MADS)アルゴリズムと比較して満足な結果をもたらすポリシーを得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-05T06:26:13Z) - Resource Allocation via Model-Free Deep Learning in Free Space Optical
Communications [119.81868223344173]
本稿では,自由空間光学(FSO)通信におけるチャネルフェージング効果の緩和のための資源配分の一般的な問題について検討する。
本フレームワークでは,FSO資源割り当て問題を解決する2つのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-27T17:38:51Z) - Stochastic batch size for adaptive regularization in deep network
optimization [63.68104397173262]
ディープラーニングフレームワークにおける機械学習問題に適用可能な適応正規化を取り入れた一階最適化アルゴリズムを提案する。
一般的なベンチマークデータセットに適用した従来のネットワークモデルに基づく画像分類タスクを用いて,提案アルゴリズムの有効性を実証的に実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-14T07:54:53Z) - Adaptivity of Stochastic Gradient Methods for Nonconvex Optimization [71.03797261151605]
適応性は現代最適化理論において重要であるが、研究されていない性質である。
提案アルゴリズムは,PL目標に対して既存のアルゴリズムよりも優れた性能を保ちながら,PL目標に対して最適な収束性を実現することを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-13T05:42:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。