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研究无线传感器网络( WSN)数据融合技术.传感器节点计算能力、通信能力有限,WSN采用交叉重叠方式部署,导致冗余数据量大,需采用数据融合技术消除冗余和无效数据,节约网络通信能耗.结合遗传算法全局搜索和模拟退火算法局部搜索的优点,提出一种模拟退火遗传算法的WSN数据融合方法(SA-GA).采用模拟退火遗传算法快速找到移动代理路由最优传感器节点序列,并实现数据融合.仿真实验结果表明,与遗传算法、模拟退火算法相比,SA-GA更能快速找到全局最优数据融合节点序列,并对数据进行有效融合,具有更小的网络能耗和网络延时. 相似文献
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研究无线传感器网络(WSN)数据融合技术。传感器节点计算能力、通信能力有限,WSN采用交叉重叠方式部署,导致冗余数据量大,需采用数据融合技术消除冗余和无效数据,节约网络通信能耗。结合遗传算法全局搜索和模拟退火算法局部搜索的优点,提出一种模拟退火遗传算法的WSN数据融合方法(SA-GA)。采用模拟退火遗传算法快速找到移动代理路由最优传感器节点序列,并实现数据融合。仿真实验结果表明,与遗传算法、模拟退火算法相比,SA-GA更能快速找到全局最优数据融合节点序列,并对数据进行有效融合,具有更小的网络能耗和网络延时。 相似文献
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无线传感器节点的部署在无线传感网络中起着重要的作用,节点的部署优化与否关系到整个网络的生命周期.为了能通过节点部署扩大传感区域的覆盖程度,提出了量子遗传算法,该算法用量子比特编码来表示染色体,用量子旋转门和量子非门来实现染色体的更新,从而实现对目标问题的优化求解.仿真结果表明,该方法用于传感器节点优化部署是可行的. 相似文献
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基于遗传模拟退火算法的无线传感器网路由协议 总被引:1,自引:0,他引:1
在无线传感器网络中(WSNs)中,由于节点能量有限,为了延长整个网络的生存周期,提出一种基于遗传模拟退火算法的无线传感器网络路由协议.利用模拟退火(SA)算法具有较强的局部搜索能力并能以稳定的速度收敛,克服遗传算法(GA)局部搜索能力差并容易早熟收敛等缺点.该路由协议在簇头节点选举时充分考虑了节点的剩余能量,并根据网络中数据转发能量耗损和延迟时间建立个体适应度函数,采用遗传模拟退火算法找到簇头节点到基站的最优路径.仿真结果表明:与其他协议比较,该方法不仅可以均衡各个节点的剩余能量,还可以有效延长整个网络生存周期和提高网络的数据传输能力. 相似文献
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针对传统无线传感器网络节点重部署覆盖方法没有进行子群节点局部搜索,导致方法存在覆盖率较低、节点连通性较差等问题,提出基于蛙跳算法的无线传感器网络节点重部署方法,初始化无线传感器网络节点,引入蛙跳算法,将全局的信息交换和子群局部搜索结合,确定无线传感器所能够探测的区域范围,利用微积分方法求解不规则区域,获取网络节点最优解,实现无线传感器网络节点的重部署.实验结果表明,研究方法覆盖率较高、节点连通性较好、节点能量较高,具有更好的应用价值. 相似文献
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针对无线传感器网络中传感器节点能量受限,网络生命周期短的问题,在考虑网络成本的情况下,提出一种基于节点局部密度聚类的多Sink节点优化部署算法。首先,基于多属性因子构建聚类决策函数确定Sink节点部署位置,完成传感器节点聚类;然后,根据下一跳节点与Sink节点间距离最短准则搜索并形成数据传输路径;最后,以网络生命周期成本比最大化为依据确定最优的Sink节点数目,实现多Sink节点优化部署。仿真结果表明:与已有算法相比,本文算法能够有效延长网络生命周期,具有较高的网络生命周期能效比。 相似文献
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无线传感器网络动态节点选择优化策略 总被引:2,自引:0,他引:2
无线传感器网络的能耗和有效覆盖率是衡量其性能的两个重要指标.无线传感器网络动态节点选择优化策略通过合理配置各无线传感器节点状态,平衡网络能耗和有效覆盖率,提高网络能效性,延长网络寿命.提出一种结合了Hopfield网络与遗传算法的动态节点选择优化策略,简称为HN-GA.该策略通过遗传算法实现全局搜索,采用Hopfield网络缩小遗传算法的搜索范围,保证遗传算法中每个基因对应待选解的有效性,并针对动态节点选择优化提出一种基于无线传感器网络能耗、寿命和有效覆盖率的综合指标.仿真实验表明,HN-GA算法能有效完成无线传感器网络动态节点选择优化,并在确保网络有效覆盖率的前提下,通过动态配置各无线传感器节点状态,降低网络能耗,延长网络寿命.与遗传算法和Hopfield网络相比,HN-GA算法不仅全局搜索能力强,且收敛速度快、耗时少. 相似文献
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改进的蚁群算法网络节点覆盖优化研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究无线网络节点覆盖优化问题,由于传感器网络节点冗余和供电能量限制,影响网络的生命周期.针对当前传感器网络存在的热区问题,导致求解困难,提出一种将蚁群算法运用到无线传感器网络节点最优覆盖问题上.充分利用了蚁群优化算法的优点,算法首先对网络中的节点进行非均匀部署,将信息素放置在传感器网络节点上,每个节点赋予两个信息素,分别指示该节点两个不同的信息量.在算法中设置了有效的启发式信息以引导蚂蚁的搜索行为.蚂蚁将根据信息素和启发式信息决定使用哪些节点进行覆盖,进行建立求解模型,将模型变为简单的线性规划问题.仿真结果表明,当前经典的网络节点覆盖算法相比,算法提高网络覆盖率、降低了网络能耗,并对优化网络节点覆盖. 相似文献
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基于群体的增量学习(PBIL)算法具有运行过程简单、解决问题快速准确的优点.本文采用二进制编码,针对二进制编码的算法从二进制最高位到最低位依次收敛的多米诺现象,提出一种变焦算法用来提高PBIL算法的搜索效率和求解精度.基于多组不同维数的Benchmark函数的仿真结果表明,混合算法具有全局收敛、求解精度及搜索效率高的优点. 相似文献
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针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO).首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各粒子进行更新,再利用类电磁机制中的吸引-排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动,最后通过几个标准测试函数进行了测试,并与标准粒子群算法(PSO)、免疫粒子群算法(IPSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比.测试结果表明,改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度,改善了优化性能. 相似文献
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针对人工鱼群算法和混沌优化算法的特点,将人工鱼群算法与混沌优化算法相结合提出一种混合算法。此混合算法是利用混沌变量敏感性来提高人工鱼群初始群体解的质量;然后利用混沌的遍历性和随机性扰动使鱼群算法摆脱局部极值点,提高全局收敛性。仿真实验结果表明了混合算法的有效性。最后,给出了在一定条件下提出的混合算法的收敛性证明。 相似文献
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挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。提出了一种改进算法,并将该算法与Apriori算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少,结果表明该算法对关联规则挖掘较为有效。 相似文献
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特征选择通过移除不相关和冗余的特征来提高学习算法的性能。基于进化算法在求解优化问题时表现出的优越性能,提出FSSAC特征选择方法。新的初始化策略和评估函数使得SAC能将特征选择作为离散空间搜索问题来解决,利用特征子集的准确率指导SAC的采样阶段。在实验阶段,FSSAC结合SVM,J48和KNN分类器,通过UCI数据集完成验证,并与FSFOA,HGAFS,PSO等算法进行了比较。实验结果表明,FSSAC可以提高分类器的分类准确率,且具有良好的泛化性能。除此之外,对FSSAC和其他算法在特征空间维度缩减情况方面做了对比。 相似文献
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递归算法的非递归化研究 总被引:7,自引:0,他引:7
1 引言在工程实际中,有许多概念是用递归来定义的,数学中的许多函数也用递归来表达。一个递归算法的执行过程类似于多个函数的嵌套调用,只是主调函数和被调函数是同一个函数而已,在执行过程中,信息的传递和控制的转移必须通过栈来实现,这就导致空间耗费大,执行效率较低,尤其是当递归深度较深时,不但耗费的空间大而且执行的效率也相当低,这是递归算 相似文献
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针对传统迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法在初始空间位置偏差大时,容易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进PSO-TrICP算法的点云配准方法。首先,对传统粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法进行改进,引入适应度的相似度测量准则调整粒子的更新方式,然后加入历次迭代的全局最优解的均值作为新的学习因子避免求解过程中出现“早熟”现象;其次用刚性变换参数和点云间的重叠率组成粒子,利用改进PSO算法为配准提供良好的初始相对位置;最后,通过裁剪迭代最近点(Trimmed Iterative Closest Point, TrICP)算法估计点云间的空间变换。实验结果表明,改进PSO-TrICP算法的配准精度与运行效率优于近年提出的同类配准算法,且具有较好的鲁棒性。 相似文献