基于加强学习与联想记忆粒子群优化算法的节点定位

提出了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法,并将该算法应用到无线传感器网络的节点定位中。在RSSI模型测距产生的不同误差情况下,分别比较极大似然估计法和加强学习与联想记忆的粒子群优化算法产生的定位误差、定位方差,证明了加强学习与联想记忆的粒子群优化算法是一种收敛快、精度高、稳定性好的优化算法,适合应用在无线传感器网络节点定位中。     

基于粒子群优化与BP算法的协同神经网络学习方法

针对标准BP算法易陷入局部极值及收敛速度慢等问题,提出一种基于粒子群优化与BP算法的协同神经网络学习方法。该方法在网络的学习过程中,同时利用PSO优化算法与BP算法进行最优网络权值的协同搜索,从而充分利用粒子群算法的全局搜索性及BP算法的反向传播特点。将该算法应用于4个复杂函数的拟合仿真,并与标准BP算法以及传统的粒子群优化BP神经网络算法进行比较。实验结果表明所提的协同算法的性能优于传统的BP网络优化算法。     

混合无线传感器网络节点覆盖优化

为了解决混合无线传感器网络的节点覆盖率低的问题,提出了改进粒子群的混合无线传感器网络节点覆盖迭代优化算法.在该算法中,首先将混合无线传感器网络节点覆盖模型转化为在网络系统中动态的求覆盖率最大值的节点部署位置寻优问题;然后提出利用改进粒子群算法对节点覆盖优化方案进行粒子及其权值映射,并依据粒子粒距聚类度和粒子信息熵对粒子权值进行调整,再依据粒子适应度值对粒子局部最优值和全局最优值进行更新;最后迭代地对粒子的位置和速度进行计算,输出具有最优覆盖率的节点部署方案.仿真结果证明,该算法能够有效的提升网络覆盖率,且算法的收敛速度快.     

一种结合粒子群和虚拟力的动态节点部署策略

无线传感器节点部署是无线传感器网络研究的关键问题,面对工作在复杂环境下的众多传感器节点,模拟了一个由随机部署的固定节点和移动节点构成的无线传感器网络环境。为了优化节点的布局,将粒子群算法与虚拟力相结合,提出了一种虚拟力扰动指数权值递减型粒子群算法,该策略通过改进粒子群算法加快了粒子进入局部搜索的速度,并异构了节点间虚拟力来影响粒子群算法中粒子的进化过程,提高算法收敛速度。仿真结果表明,和传统的粒子群算法相比,提出的算法可以得到更高的覆盖率,且收敛速度更快。     

粒子群优化在无线传感器网络定位中的应用

已提出的无线传感器网络节点的定位算法中大部分是针对二维网络,为了提高无线传感器网络节点的定位精度,提出应用粒子群优化实现无线传感器网络定位。该算法依据信标节点相对于未知节点的几何位置并利用粒子群优化算法估算未知节点的几何位置。通过仿真,并与最小二乘法比较,结果表明该算法能在不增加体积、成本、通信功耗的情况下,有效的提高节点的定位精度。     

基于量子行为粒子群优化算法的定位技术研究

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位问题,阐述了WSNs的分布迭代式定位方法研究。这种方法将每次迭代后定位的节点作为其余未知节点的参考节点.同时将基于测距定位问题看成一个多维优化问题,并提出利用具有快速收敛能力的量子行为粒子群优化(QPSO)算法进行求解。最后将仿真实验结果与粒子群优化(PSO)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。     

一种最优锚节点集合上的两重粒子群优化DV-Hop定位算法

当前粒子群优化的DV-Hop定位改进算法,网络中所有的锚节点都参与优化,但是一部分到未知节点估算距离误差较大的锚节点会引入大的定位误差。针对这种情况,首先提出了最优锚节点集合的概念;然后在定位过程中,应用离散粒子群算法构造了最优锚节点集合;最后在最优锚节点集合上应用连续粒子群算法对定位结果进行了优化。仿真实验表明,最优锚节点集合上的两重粒子群优化DV-Hop算法比DV-Hop和一次粒子群优化的DV-Hop明显提高了定位精度。     

改进粒子群算法的无线传感器网络节点定位

为了提高无线传感器节点的定位精度,针对粒子群优化算法存在的问题,提出一种改进粒子群优化算法的无线传感器网络节点定位方法。根据锚节点选择准则,把上一代和当代节点位置的平均值作为下一代目标节点的参考节点,采用改进粒子群算法对节点的定位结果进行优化,在Matlab 2012平台上进行仿真对比实验。仿真结果表明,相对于标准粒子群算法,改进粒子群算法加快了定位速度,提高了无线传感器节点定位精度,应用范围更广。     

传感器网络中改进的粒子群优化定位算法

为提高无线传感器网络节点粒子群优化(PSO)定位算法的收敛速度与搜索性能,将惯性权重的非线性调整策略及目标值排序的思想引入其中,从而实现对算法的改进,并将改进后的算法应用于传感器网络节点的定位。最后,通过仿真实验分别比较了在不同的锚节点密度、网络连通度以及测距误差下,该算法与标准粒子群优化算法及最小二乘法的定位结果。结果表明,改进后的算法不仅有效地抑制了测距累计误差,而且提高了收敛速度,该方法用于传感器网络节点的优化定位是可行的。     

基于混沌粒子群算法的集成网络优化

为了改善集成RFID与WSNs网络中智能节点随机部署时的不合理分布,提高同时读取多个标签信息的能力,提出了基于混沌粒子群(CPSO)的集成网络优化算法,用于寻找智能节点的最佳位置。该最佳位置不仅要保证给定智能节点对标签的最大覆盖率,而且要使得集成网络分布合理。混沌粒子群算法利用了混沌运动遍历性、随机性等特点,对传统粒子群算法进行改进,摆脱了粒子群算法后期易陷入局部极值点的缺点,并保持了前期搜索的快速性。仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法具有更好的优化效果,在保证智能节点有较高读取率的同时,也优化了集成网络资源的分布。     

基于混合算法的多目标异构无线网络室内规划

新的无线网络技术设备的发展使得多种无线技术共存的异构无线网络渐渐的替代了单一技术构成的同构无线网络。为了获得高覆盖、低成本与低辐射的室内异构无线网络,本文提出了一个遗传算法与类粒子群算法相结合的混合算法。这个算法具备遗传算法搜索的广度及类离子群算法搜索的深度,获得并且避免了过早收敛于局部。算法被应用于多目标异构无线网络的规划中,仿真结果证明这个混合算法能有效的实现了多目标的无线网络规划方案的优化。     

基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划

针对在复杂地形中标准的粒子群算法用于矿井搜救机器人路径规划存在迭代速度慢和求解精度低的问题,提出了一种基于双粒子群算法的矿井搜救机器人路径规划方法。首先将障碍物膨胀化处理为规则化多边形,以此建立环境模型,再以改进双粒子群算法作为路径寻优算法,当传感器检测到搜救机器人正前方一定距离内有障碍物时,开始运行双改进粒子群算法:改进学习因子的粒子群算法(CPSO)粒子步长大,适用于相对开阔地带寻找路径,而添加动态速度权重的粒子群算法(PPSO)粒子步长小,擅长在障碍物形状复杂多变地带寻找路径;然后评估2种粒子群算法得到的路径是否符合避障条件,若均符合避障条件,则选取最短路径作为最终路径;最后得到矿井搜救机器人在整个路况模型中的最优行驶路径。仿真结果表明,通过改进学习因子和添加动态速度权重提高了粒子群算法的收敛速度,降低了最优解波动幅度,改进的双粒子群算法能够与路径规划模型有效结合,在复杂路段能够寻找到最优路径,提高了路径规划成功率,缩短了路径长度。     

改进的粒子群算法优化神经网络及应用

针对神经网络权值选取不精确的问题,提出改进的粒子群优化算法结合BP神经网络动态选取权值的方法。在改进的粒子群优化算法中,采用动态惯性权重,并且认知参数与社会参数相互制约。同时,改进的粒子群优化算法结合差分进化算法使粒子拥有变异与交叉操作,保持粒子的多样性。基于改进的粒子群优化算法与BP神经网络,构建IPSONN神经网络模型并运用于酒类品质的预测。实验分别从训练精度、正确率及粒子多样性三方面验证了IPSONN模型的有效性。     

粒子群算法在PERT网络优化问题中的应用

针对项目工程PERT网络计划的费用一优化问题,本文提出了一种改进的粒子群算法。该算法引入了可行性优先的约束处理技术,不需要罚因子,对问题依赖小。仿真实验表明了该算法的可行性和有效性。     

基于混合粒子群算法的供热管网优化设计

供热管网优化设计一直是多年来城市地下管网工程中的研究热点。通过分析供热管网的优化模型,建立关于供热管网的目标函数即供热管网投资费用,根据供热管网的目标函数及约束条件建立适应度函数。利用粒子群优化算法对该非线性模型进行求解,借鉴遗传算法中变异操作的思想,设计基于遗传算法的混合粒子群算法,寻求在水力约束条件下目标函数的最小值。实例结果表明,将粒子群优化算法应用于供热管网优化设计可以取得较好的优化结果,并且充分的体现出粒子群算法的寻优能力。     

基于PSO和共轭梯度法的MIP路由优化方案

针对移动IP网络中三角路由算法效率不高,导致移动网络性能难以达到最优的问题,提出了一种基于PSO和共轭梯度法的移动IP路由优化方案。首先利用粒子来取代网络节点中的路由选择表,将IP网络和粒子群算法联系起来,研究将粒子群算法用于求解移动IP路由选择当中的最短路径,针对粒子群算法早熟收敛和局部搜索能力不足的缺陷,引入局部搜索能力强的共轭梯度算法对其进行优化,从而有效提高找出移动IP最短路由的速度;仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于布尔型粒子群优化算法的网络编码优化

针对布尔型粒子群优化算法存在容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺点,提出一种带扰动因子的自适应调整惯性权重和学习因子取1概率的布尔型粒子群优化算法,并把这种改进的布尔型粒子群优化算法用于网络编码的优化以得到具有最小编码边的编码方案.对两个人工拓扑进行优化得到的结果表明,基于布尔型粒子群优化算法最小化编码边方案的收敛速度和精度都优于基于遗传算法最小化编码边的方案的速度和精度,能有效用于网络编码的优化.     

基于粒子群算法的轧制批量计划问题研究

将轧制批量计划编制问题归结为车辆路径问题,采用粒子群算法对模型求解,设计了轧制批量计划问题的编码方案,阐明了算法的具体实现过程。计算结果表明,利用粒子群算法解决热轧批量计划问题是有效和可行的。     

基于人工鱼群和微粒群混合算法的WSN节点部署策略

将无线传感器网络节点分布部署问题形式化为一个组合优化问题,以网络覆盖率为目标函数。针对该模型 提出基于人工鱼群与微粒群的混合算法的无线传感器网络节点部署优化策略。微粒群算法搜索效率高,而人工鱼群 算法进行搜索时有很好的全局性。AF SA-POS算法将这两种算法相结合,局部搜索速度快,而且有效地解决了标准 PS<)算法中的粒子“早熟”问题。最后使用MA"I'LAI3进行了实验,结果表明提出的算法减少了迭代次数,并且提高了 网络覆盖率,相对于人工鱼群算法和微粒群算法来说能取得更好的效果。     

改进粒子群三维空间路径规划研究

将改进粒子群优化算法应用于三维空间路径规划。首先给出三维空间建模方法,其次通过在迭代过程中对算法惯性系数[w]分段设置和对粒子位置进行随机扰动的方式来改进粒子群优化算法,然后对路径陷入障碍物的处理方式进行改进,最后给出了基于改进粒子群优化算法的三维空间路径规划的算法流程。仿真结果表明：改进方式能有效提高粒子群优化算法应用于三维空间路径规划的计算效率和可靠性,合理设置路径节点能有效节约计算资源。