共查询到20条相似文献，搜索用时 593 毫秒
1.
非密集分布下传感网络节点选择优化算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种混沌差分进化和动态逃逸粒子群的节点选择优化算法,通过混沌序列的均匀遍历特性和差分进化算法的高效全局搜索能力,对传感网络中的节点能量进行分类搜索,采用Logistics混沌映射对节点进行优化分区处理,将混沌扰动量融入节点能量分区过程中,获取最佳能量节点,利用动态逃逸粒子群方法,运算无线传感网络最佳能量节点的最优位置,实现网络节点覆盖优化。仿真结果说明,所提算法可增强无线传感网络最优节点的聚类性能,具有更好的无线传感器网络动态节点选择性能,并且收敛速度快,运算耗时少。 相似文献
2.
研究了基于遗传算法和差分进化计算的入侵检测系统中的特征选择技术,差分进化计算在变异过程中并未考虑到适应度大的个体,同时存在过早收敛问题,而遗传算法需要很多的迭代次数才能收敛.针对以上缺点,结合模拟退火算法对差分进化的变异过程进行改进,同时设计合理的适应度函数,使得该算法收敛于最优特征子集.经过Lincoln实验室入侵检测系统评估数据集合MIT' 1998测试,改进算法与差分进化算法和遗传算法相比,具有良好的收敛性能,并且收敛特性稳定. 相似文献
3.
《科技通报》2016,(4)
无线传感器网络在强干扰环境下,通信节点受到干扰影响和能耗限制,导致节点之间的通信信道失衡,需要对无线传感器网络通信节点进行鲁棒性选择,提高网络通信的覆盖和均衡能力。传统方法中对无线传感器网络鲁棒性通信节点选择采用节点间互助转包轮换路由分发协议,由于邻居节点的自私性导致对节点通信的抗干扰性不强。提出一种基于自适应分层能量均衡的强干扰下的无线传感器网络鲁棒性通信节点选择模型。构建无线传感器网络的通信节点布局模型,然后进行通信节点的最优节点密度分布设计,基于自适应分层能量均衡方法实现对强干扰下的无线传感器网络鲁棒性通信节点选择模型改进。仿真实验结果表明,采用该模型进行强干扰下的无线传感器网络鲁棒性通信节点优化部署和选择,降低了数据传输丢包率和延迟,减少了计算开销,提高了网络的连通性和覆盖度,性能优越。 相似文献
4.
依据NICE网络协议组织网络节点,提出一种分层覆盖网络组播树模型,其基于K-Mediods和遗传算法对组播服务节点MSNs选择,构建覆盖网络分层组播树。根据覆盖网络中组播服务节点的特点,引入基因差异控制和变异精英控制策略。对遗传算法中的交叉和变异算子进行修正,限制适应度差的个体生成,在缩小搜索空间、加快收敛速度的同时,提高算法的全局寻优能力。理论分析和仿真结果也表明,该模型不仅有效克服了传统K-Mediods算法模型易陷入局部极小值的特点,而且明显避免了对初始中心选值敏感的问题。 相似文献
5.
在采用传统方法对光纤应变传感器网络节点进行覆盖时,节点部署缺乏随机性,导致覆盖漏洞、覆盖准确度低和能量消耗大等问题。提出一种基于物联网的光纤应变传感器网节点覆盖技术。通过构建3D有向感知模型,调节几何形状的主感知方向,在光纤应变网络节点的半径符合3D有向感知模型,且节点位置不再发生变化的前提下,在3D空间随机部署节点,获取3D光纤应变网络节点的覆盖率,通过计算离散点简化光纤应变传感器网络节点的覆盖率。通过调度光纤应变网络节点位置关系,提高覆盖质量,最终完成光纤应变传感器节点高效覆盖。仿真实验证明,本文研究的覆盖方法具有较高的可行性和有效性,能够很好的解决光纤应变传感器网络中节点覆盖的问题。 相似文献
6.
基于能耗节约的异构无线传感器网络目标点覆盖算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种适用于异构无线传感器网络的目标点节能覆盖算法.本文将传感器的任务调度周期分为初始阶段和工作阶段,在初始阶段计算出无线传感器的感测能力并作出感测元件开启与否的决策,并在工作阶段实现对目标点的覆盖.对于一个给定的无线传感器,根据它的剩余电量及其一跳邻居的电量和所搭载的感测元件类型,对该传感器所搭载的感测元件的开启与否作出决定,并将决策信息广播到它的一跳邻居.仿真实验结果表明,本文算法的性能略低于最优的ILP算法,可以有效降低无线传感器网络目标点覆盖过程中的能量消耗,并有效地延长了无线传感器网络的生存时间. 相似文献
7.
8.
9.
针对传统遗传算法在巡回商旅问题优化计算中存在的弊端——收敛速度慢,迭代次数多。在传统遗传算法基础上,设计出一种加入人工选择和定向突变的优化改进算法。该优化算法通过人工方法保存具有有利变异个体和淘汰具有不利变异个体,有利变异个体进行杂交和变异,从而提高遗传算法的收敛速度,减少遗传算法的迭代次数。同时针对遗传算法易陷入局部最优解的情况,在优化算法中引入自适应参数算法,针对遗传算法的不同阶段,实现杂交概率和变异概率的自适应调节,防止算法陷入局部最优解。最后,采用国际标准的TSP测试集(TSPLIB)对优化算法的优良性进行验证,实验表明,对比其他算法,该优化算法在TSP最优解的质量上提高10%左右。 相似文献
10.
11.
本文针对粒子群算法具有不易陷入局部极小、收敛速度快等特点,提出了一种基于粒子群的小波神经网络学习算法,优化了小波神经网络中的各个参数,并将应用于函数仿真试验。试验表明,该算法能减少迭代次数、提高收敛精度,是小波网络的有效训练算法。 相似文献
12.
讨论了无线传感器网络在移动条件下的协同态势感知应用问题,通过研究聚类系数、度与度分布等协同应用网络特征参数,构造了基于无线传感器节点特征的适应度协同应用网络模型。 相似文献
13.
无线传感器网络中的传感器节点安装在一定的感知环境下,每个传感器有自己的感知范围,节点的死亡造成了网络的信号重复通信、网络发生冗余与资源浪费.为此,本文提出一种基于近端残余能量激活的无线网络通讯优化算法,将节点表示为近端寻优粒子,采用交叉遗传的方式对节点的性能多样性进行保持,将节点的残存能量作为目标函数进行优化,找到残存能量较大的最优节点进行通信.实验仿真结果证明,经过交叉遗传的PSO网络通信控制的优化后,无线传感器网络的通信性能比传统的方法有了明显提高,证明本算法具有很强的可行性与实用价值. 相似文献
14.
网络并发式流量特征具有信号时间可预测性,通过对网络流量的解卷积测度特征提取,提高对网络流量的预测性能。传统法方法采用粒子群优化算法实现对网络流量的特征测度盲解卷积分析,对原始信号的统计信息提取效果不好。提出一种基于粒子群退化重采样的网络流量解卷积测度提取算法,构建并发式网络流量序列采集模型,设计粒子退化重采样技术,将每个粒子的当前适应度值与其自身的个体最优值进行比较,如果优于个体最优值,得到粒子当前最优位置。仿真实验表明,采用该算法,收敛速度很快,在粒子群进化50代以内就可以实现成功收敛,对流量序列的测度特征提取结果准确,预测精度较高,展示了算法的优越性能。 相似文献
15.
针对无线传感器网络在武警部队监测突发事件的主要应用。提出了一种基于事件驱动的无线传感器数据融合算法。相比于原有的TEEN算法,提出了一种基于事件刺激强度和节点剩余能量的簇头选取策略。仿真实验表明,该算法比TEEN算法具有更低的节点能耗和更高的节点存活率。 相似文献
16.
17.
为了延长无线传感器网络的生存时间,需要设计适合无线传感器网络特点的能量有效的协议。成簇算法能够减少无线传感器网络的能量消耗,对增强网络的可扩展性和延长网络的生存时间有着重要的作用。但现有算法对多路衰退的链路并不十分能量有效,针对这些算法的不足,提出了基于时空的分布式能量有效成簇算法,每个簇由一个簇首节点和一个协作节点相互合作运用时空编码实现数据传输的时空分集,以减少网络能耗和均衡节点能量。模拟实验结果显示,与现有重要成簇算法相比,该算法能够提供更长的网络生存时间。 相似文献
18.
群智能算法良好的自适应性与移动传感节点部署所需的组织性具有相似性。作为群智能算法的一种,粒子群优化算法具有结构简单、实现容易、易于收敛等特点。无线传感网络研究的关键问题之一是如何动态部署移动节点,达到提高无线传感网络覆盖率和降低节点移动能耗。本文介绍了粒子群优化算法与无线传感节点部署的相关知识,并对粒子群优化算法应用于无线传感节点部署问题进行了探讨。 相似文献
19.
20.
无线传感网络有大量的传感器节点组成,所以在无线传感网络中传感器节点的能量消耗是主要的能量消耗部分。基于分簇协议引起的负载不均衡现象,采用修剪技术对节点的位置、担任簇头节点的次数和剩余能量三者进行加权和分析的这种能量均衡算法,采用动态调整机制选择簇头节点。实验结果表明该算法增加传感器节点的使用时间,有效延长无线传感网络的寿命。 相似文献