改进的DV-Hop无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络节点定位问题中DV-Hop算法的不足,提出利用量子行为粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization Algorithm,QPSO)对改进DV-Hop得到的估算位置校正.这种方法将定位问题看成一个多维优化问题,并且不需要任何额外硬件设备,也不会增加通信量.最后将仿真试验结果与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法校正改进DV-Hop算法进行比较,表明QPSO算法在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法的有效性.     

基于网络空洞边界节点检测的DV-Hop改进算法北大核心CSCD

针对存在空洞的各向异性的传感器网络中,DV-Hop算法由于跳数估计不准确而导致精度降低的问题,提出了一种基于网络空洞边界节点检测的DV-Hop改进算法。首先利用一些可移动的锚节点标记并定位空洞边界上节点的坐标,再通过边界节点进而优化未知节点与信标节点间的跳数值,最后用改进的加权最小平方法进行未知节点自定位。仿真结果表明,当传感器网络中含有面积较大的空洞时,利用提出的算法能够让定位误差很大程度上减少,并且该算法可以更好地应用于实际场景。     

基于遗传算法优化的节点定位技术

针对于基于距离的节点定位技术,为提高节点的定位精度,将遗传算法用于距离的优化处理。本文首应用遗传算法进行基于距离的最优解的求解,然后将求解后的结果用于质心定位算法。仿真结果表明,应用遗传算法优化后的定位算法,节点定位精度明显提高,可用于节点定位技术的优化处理。     

基于DV-Hop的无线传感器网络定位算法

针对无线传感器网络中DV-Hop定位算法其定位精度和覆盖率的不足,提出了一种按节点优先级进行定位并升级为新锚节点的改进算法。该算法是从第二轮次开始增加一次新锚节点广播,由各未知节点根据自身所收到的新旧锚节点广播的多少来确定其优先级,选择该轮次中优先级最高的节点按DV-Hop算法实现定位并升级为新锚节点,并在定位过程中利用加权最小二乘法降低了累计误差。选用Matlab进行相关仿真,结果表明改进算法在一定程度上提高了定位精度和覆盖率。     

基于遗传算法的球的半径测量

运用遗传算法计算满足最小包容区域法的球的半径,并对标准遗传算法提出了一些改进。采用实数值编码,其计算结果的精确度非常高,理论上可以获得全局最优解。改进的遗传算法简单明了,收敛速度快,在计算机上容易实现。     

基于量子遗传算法的WSN定位算法

针对无线传感网络由于位置信息等原因造成的定位误差较大、精度不高等问题,在继承DVHop定位算法优点的基础上对其进行改进,提出了一种基于量子遗传算法的无线传感器网络节点定位技术。将其应用于DV—Hop算法的第3阶段,对节点的位置进行校正,利用量子遗传算法求解模型的最优解,从而得到未知节点的最优估计位置。改进的DV—Hop定位算法与原算法相比,改进的算法能够改善定位覆盖率低的问题,在锚节点比例较低的情况下有更高的定位精度。     

基于改进遗传算法的多变量DMC参数优化

针对常规PID控制策略对多变量控制系统控制不理想的问题,提出了一种基于改进遗传算法的多变量动态矩阵控制.该方法将控制方法和参数优化算法相结合,对多变量动态矩阵控制参数进行寻优.在此基础上,对遗传算法进行改进,提高了其寻优能力.仿真结果表明,改进后的遗传算法能快速准确地跟踪设定值,减小调节时间.     

改进 DV-Hop 定位算法在钢构建筑健康监测中的应用

针对钢构建筑中故障点定位精度不高的问题,提出了一种改进的DV-Hop定位算法,设计出无线传感网络技术检测故障点的方案。描述了钢构建筑健康监测系统中故障点定位方式,分析传统DV-Hop算法节点定位精度不高的缺陷,并对其进行针对性的3点改进：首先采用四通信半径来细化节点间的跳数;然后利用加权处理平均跳距进行修正;最后通过改进的麻雀搜索算法对故障点进行位置定位。以秦始皇陵兵马俑一号展厅钢构屋盖作为仿真对象,通过MADIS＿GEN软件进行建模和降维化处理,将改进的ISSADV-Hop与传统DV-Hop、IPSODV-Hop和IGWODV-Hop算法应用于钢构建筑中故障点定位进行仿真对比,结果表明归一化定位误差分别降低了19.64%、14.87%、8.96%,验证了本文设计方案能够有效地提高定位精度,更适合于钢构建筑健康监测系统中故障点定位。     

基于改进遗传算法的多模型加工路径规划

在数控加工中,为提高整体的加工效率,往往将多个模型在一块坯料中进行排布,然后进行整体加工规划。为解决多模型整体加工中的路径规划问题,提出对模型及其连接点进行多次调整的方法。在将模型位置简化为加工轮廓的几何中心点的基础上,采用遗传算法对加工轮廓的几何中心点进行排序,确定整体的最短加工顺序。然后在保证加工模型间不发生干涉的情况下,通过对模型的姿态和加工起始点的位置进行调整,进一步缩短模型间的空间跳刀长度。为解决遗传算法易于早熟和难以跳出局部最优解等问题,采用父子代参与竞争和自适应遗传算子等方式对遗传算法进行改进。试验结果表明,该方法能有效地缩短多模型加工的整体路长,并且改进的遗传算法具有很好的收敛效果。     

基于自适应遗传算法的配电网故障定位研究

在遗传算法研究的基础上,加入了自适应交叉、变异算子,对配电网故障定位的自适应遗传算法进行了分析研究。实验结果表明,改进后的遗传算法收敛速度明显优于基本遗传算法,证明了该算法的可行性。     

基于改进遗传算法的作业车间调度

针对传统遗传算法在求解作业车间调度问题时存在的算法收敛速度慢、寻优结果易陷入局部最优等缺点,提出了基于禁忌搜索算法的遗传交叉算子,利用禁忌表对交叉过程重复产生的子代进行有效禁忌,以加快算法的收敛速度,提高算法的全局搜索能力。算法设计了特殊的禁忌交叉方式,经实例表明:与传统的遗传算法相比,改进后的遗传算法在算法的收敛速度和求解的质量方面有了明显提高。     

基于遗传算法的多目标设施定位方法

提出了一种基于遗传算法的多目标设施定位方法。设计了一种新的整数和浮点数结合的编码方式;通过列举法使得每代个体满足约束条件,避免了罚函数的使用;可调整的双参数变异算子使进化过程能够较好地跳出局部最优解;应用基于Pareto排序的适应值分配方式得到目标函数的非劣解集,为决策者提供了多种选择方式。仿真实验说明了该方法的有效性。     

基于改进遗传算法的方案组合优化设计

建立了方案组合优化教学描述,提出了一种基于改进遗传算法的产品方案优化设计模型,实现了该改进算法,并成功地应用于多功能输出变速箱的方案优化设计,获得了方案的最优解。     

基于改进遗传算法的多目标装配线平衡优化研究

针对离散制造企业装配线再平衡问题,文章提出基于改进遗传算法的多目标装配线平衡优化方法.以最小化生产节拍、最大化产线平衡率和最小化平滑指数为优化目标建立装配线再平衡优化模型,并采用改进的遗传算法对平衡模型进行求解,算法基于任务排序的种群初始化方法,采用两点交叉方法,提高了算法寻优能力.文章最后以青贮机装配线实际案例验证了...     

基于遗传算法的塔式起重机定位和防摆研究

塔机是工业生产和建筑工程不可缺的起重机械.以往起重机定位和防摆控制算法常采用模糊控制等方法,由于不能在线修正模糊规则来适应控制对象的复杂变化,存在控制精度不高、工作效率低等缺点.提出基于遗传算法PID整定的起重机控制策略,具有简单易读、易于调试的优点.与传统方法相比,该算法具有更好的控制效果,并在Simulink仿真平台上验证了系统的可行性.     

基于改进遗传算法的多行布置车间布局优化

对于多行的车间布局,传统的优化过程中距离定义不合理,均采用两点坐标差的绝对值之和,没有考虑到当两设备处于不同跨时,会存在运输障碍。此时,还会采用地面轨道运输,因此,存在两种运输成本,故在运输成本方面,也存在欠缺,只考虑了天车运输成本。在分析了上述不足的基础上,提出了一种改进距离定义且考虑地面轨道位置的数学模型,对轨道位置、设备序列、净间距序列同时进行优化,使优化更具实际意义。并利用改进遗传算法进行求解,设计了与问题相适应的编码方式,同时对交叉、变异操作也做出了相应的改进,从而提高了算法的优化性能。     

基于改进非支配排序遗传算法的多目标柔性作业车间调度

采用多目标进化算法解决具有工件释放时间、工件目标差异的柔性作业车间调度问题。依据实际制造系统中存在较多的最大完工时间、平均流经时间、总拖期时间、机器总负荷、瓶颈机器负荷和生产成本性能指标,建立多目标柔性作业车间调度模型。针对柔性作业车间调度问题的特点,设计一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,以及初始解产生机制和有效的交叉、变异操作;针对非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)在非支配解排序和精英选择策略方面的不足,设计一种改进的非支配排序遗传算法,应用改进的算法求解柔性作业车间调度问题得到一组Pareto解集,并运用层次分析法选出最优妥协解。通过测试基准和模拟实际生产的实例,验证提出算法的可行性和有效性。     

无线传感器网络质心和DV-Hop混合定位算法研究

无线传感器网络(wireless sensor networks)作为一种重要的信息获取和处理技术,可以在广泛的领域内实现目标监测、信息采集和目标追踪等任务,节点定位是无线传感器网络的重要支撑技术之一.而传统的定位算法具有定位误差大或定位率低的缺点.在对质心定位算法和DV-Hop定位算法的原理进行深入分析的基础上,提出...     

基于改进遗传算法的多目标柔性作业调度研究

针对车间生产过程中加工机器的生产时间分配不均导致的机器负载过大、机器闲置等问题,建立了一个包含均衡化机器使用率的多目标柔性作业车间调度模型,设计了一种改进遗传算法,使用了POX交叉算子和多点交叉法,采用了基于邻域的变异算子.最后通过实验结果验证了该算法适用于求解该类多目标柔性作业车间调度问题,改进的算法也优于其他对比算...     

测控系统多机通信有源中继器的设计

分析采用差分平衡信号传输的主从式远程多机通信过程中扩大数据传送距离,增加节点数的实施方法,并提出了具体的设计方案。