WSN中一种改进LEACH算法与仿真分析

无线传感器网络降低能耗、提高网络生存周期是研究的重要目标,本文针对LEACH算法缺陷,对簇首选择、簇首和Sink节点的通信进一步优化。簇头节点在接收簇内节点数据时进行数据聚合,减少传输数据的能耗,同时各簇头节点将聚合后的数据用改进的Dijkstra算法以最快的速度找到距离Sink的最短路径,提高网络性能,延长网络生存时间。     

多约束下多无人机的任务规划研究综述

高度信息化的发展使得无人机作战优势凸显。准确的无人机任务规划技术是完成给定任务的重要保障。任务分配、路径规划是构成无人机任务规划技术的两个核心部分。基于该技术,首先讨论了无人机任务规划的发展状况、分类标准、体系结构。其次,分别详细介绍了影响任务分配、路径规划的重要指标,如分类标准、约束指标、相应模型、代表算法、评价指标等,然后,分别分析对比求解任务分配的启发式算法、数学规划方法、随机智能优化算法的优缺点和求解路径规划的数学规划方法、人工势场法、基于图形学法、智能优化算法的优缺点;最后,总结了无人机任务规划存在的开放性问题、未来发展方向和研究重点。     

移动通信网络的中性集故障诊断方法研究

随着故障诊断技术从面向网络设备逐渐向面向用户、面向业务的转变,故障识别能力和故障处理能力的不断提高,快速、准确地检测重大故障并及时收集重大故障信息,对缩短故障时长、提高工作效率、提升网络服务水平都具有重大意义。基于中性集故障诊断方法,本文提出一种故障特征权重和阶段数据权重的计算方法,并将此方法应用于移动通信网络的话音业务的故障诊断过程中。根据收集到的数据的统计分析结果,判断移动通信网络中未知故障样本的故障类型。通过举例分析,验证了本文所提出的故障特征权重和阶段数据权重设计方法的优越性。     

基于小世界网络模型的无线传感器网络拓扑研究综述

小世界网络是复杂网络最重要的特性之一,将小世界网络理论引入无线传感器网络(WSNs),对分析网络拓扑结构、发现其中隐藏的规律以及提高网络性能具有十分重要的意义,在智能交通、军事等方面具有广泛的心用.综述了小世界WSNs的网络特征量、网络拓扑结构、应用前景及面临的主要问题,试图为小世界网络理论在WSNs中的研究勾画出一个较为全面和清晰的概貌,为相关领域的研究者提供有益参考.     

求解动态维修资源优化调度的多目标进化算法

为解决维修资源调度过程中出现的维修资源预测不准、资源冲突的问题,本文建立了不同作战阶段的多供应中心?多需求点的的动态维修资源优化调度模型,使得多个供应中心可以及时、高效地对需求点进行维修资源调度,减少了资源调度时间和每个需求点的维修资源不满足量。为了更好地求解提出的模型,本文提出了一种改进的多目标进化算法,在经典的多目标进化算法的基础上,使用正态分布交叉算子、全局探索增强型差分进化算子和自适应变异算子的协同进化策略,提高了算法的局部搜索能力和种群的多样性。仿真实验表明,本文提出的算法具有良好的收敛性和分布均匀性,并且具有较高的求解效率。     

基于混合果蝇优化算法的选址-库存联合优化策略

针对装备维修保障仓库系统运营费用高、仓库点位布局不合理、备件库存结构不合理等问题,建立以多品种联合补货问题为基础的装备维修备件仓库选址-库存控制决策联合优化模型,模型可用于求解仓库的开设位置、维修活动需求点的指派情况、仓库补货时间以及库存水平等.根据模型的结构特点,利用多种群协同进化的方法改进传统果蝇优化算法的位置更新方式,设计一种内外两层搜索策略的混合果蝇优化算法,外层搜索策略作为算法的主程序用于搜索仓库选址决策变量,内层搜索策略采用改进的RAND算法用于搜索库存控制决策变量.仿真结果表明,混合果蝇优化算法具有良好的求解效率,能够确保库存系统在一定服务水平的基础上有效降低库存运营总成本.     

面向多维修中心的资源受限任务调度问题研究

装备维修保障对推进作战顺利进行具有重要作用,合理高效的维修任务调度是维修保障的主要内容。首先讨论了资源受限伴随维修保障任务调度下的资源分类、优先级评估指标、维修调度模型、动态调度算法;其次分析了装备维修工序调度的流程;然后介绍了常见调度问题的目标函数、约束条件、求解算法;最后总结了资源受限任务调度存在的开放性问题和未来的发展方向。     

基于数据挖掘的通信网络故障分类研究

以往针对通信网络故障分类的算法没有考虑告警和故障数据中的潜在特征,导致故障分类准确率低,因此提出一种基于数据挖掘的通信网络故障分类算法。首先,根据对数据背景和数据特点的理解,使用特征构造挖掘数据中潜在的特征,将挖掘到的特征加入原数据中。然后,使用LightGBM算法的特征重要性评估函数对新数据集中的所有特征进行重要性评估,根据重要性值删除不重要特征。最后,使用集成学习模型对特征筛选后的数据集进行故障分类研究。实验结果表明,基于数据挖掘的通信网络故障分类算法的准确率有更好的效果。     

一种面向维修资源配送调度的遗传-烟花混合算法

为减轻资源供应不及时对维修活动顺利开展的影响,本文针对配送式供应保障,基于带时间窗的多配送中心车辆路径规划问题提出了一种半开放式的协同配送调度模型,使得多个资源库存中心之间达成了协同合作与互相保障,从而减少了资源的供应时长和调度成本,提高了全局调度效率。为高效地求解该模型,本文提出了一种遗传-烟花混合算法,混合算法在经典遗传算法的基础上引入了烟花算法的爆炸算子以增加种群优秀个体的数量,丰富种群基因的多样性,从而提高算法的寻优能力。通过仿真实验对比,证明了爆炸算子对遗传算法容易“早熟”的缺点有所改善,且混合算法具有更高的求解效率。     

基于鲸鱼算法优化LSSVM的滚动轴承故障诊断

针对轴承振动信号中的故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进的鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)的故障分类方法.首先,利用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对原始信号进行分解,使用中心频率法解决VMD中分解参数K值的选取问题;其次,计算每个IMF分量的多尺度排列熵值,提取信号故障特征;再次,针对鲸鱼算法(whale optimization algorithm, WOA)收敛速度慢和精度低的问题,引入冯诺依曼拓扑结构和自适应权重进行改进,可以适当地调整全局搜索能力和局部搜索能力之间的平衡;最后,采用改进后的鲸鱼算法优化LSSVM核函数的参数和惩罚因子,建立滚动轴承故障诊断模型,并利用美国凯斯西储大学提供的轴承数据集进行仿真实验.实验结果表明,所提方法的故障分类性能更好,准确率更高.