發(fā)布時間：2017-04-12 08:17

  本文關(guān)鍵詞：基于遺傳算法的群智感知服務(wù)節(jié)點選取機制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：群智感知是把移動設(shè)備作為感知的基本單元,并通過網(wǎng)絡(luò)進行協(xié)作完成感知任務(wù)。在群智感知中,節(jié)點依靠人的運動而隨機移動,所以可以實現(xiàn)隨時隨地進行感知。而且,群智感知把“存儲-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)”的機會傳輸模式作為其數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪Ｊ健Ｔ谌褐歉兄?服務(wù)節(jié)點需要到達目標(biāo)區(qū)域進行感知,其發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。可以說沒有服務(wù)節(jié)點,群智感知任務(wù)就無法完成。所以,服務(wù)節(jié)點的多少以及其性能的好壞直接影響著感知服務(wù)的質(zhì)量。因此,對服務(wù)節(jié)點的選取成為一個亟待解決的關(guān)鍵問題�，F(xiàn)有的服務(wù)節(jié)點選取機制大多是依靠節(jié)點的位置信息或者是面向單屬性來對服務(wù)節(jié)點進行選取。目前還沒有形成全面的系統(tǒng)的服務(wù)節(jié)點選擇機制。因此,本文圍繞群智感知中服務(wù)節(jié)點的選取來展開研究,引入遺傳算法來對服務(wù)節(jié)點進行優(yōu)化選擇。論文主要的研究特色如下:(1)利用單目標(biāo)遺傳算法,對群智感知中的服務(wù)節(jié)點集進行優(yōu)化選取。該機制面向多目標(biāo)和多屬性,將多屬性轉(zhuǎn)化為與其相對應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)并將多目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)效益值函數(shù)。在優(yōu)化過程中,為每個目標(biāo)函數(shù)分配權(quán)重,權(quán)重影響著優(yōu)化結(jié)果。權(quán)重的分配依賴用戶的先驗經(jīng)驗。使用該機制對服務(wù)節(jié)點進行優(yōu)化,使所選擇的服務(wù)節(jié)點屬性更加全面也更加符合實際需要。實現(xiàn)了對服務(wù)節(jié)點選取從單節(jié)點到多節(jié)點的跨越。(2)引入了多目標(biāo)遺傳算法,對群智感知中的服務(wù)節(jié)點集進行優(yōu)化選取。多目標(biāo)遺傳算法面向多個目標(biāo)函數(shù)進行優(yōu)化。該機制將多屬性轉(zhuǎn)化為與其對應(yīng)的多目標(biāo)函數(shù)。并針對目標(biāo)函數(shù)的特點,設(shè)置了相應(yīng)的約束條件。優(yōu)化結(jié)束后,用戶依靠后期決策從優(yōu)化后的服務(wù)節(jié)點集中選擇需要使用的服務(wù)節(jié)點。在對服務(wù)節(jié)點進行選取時,無需將多屬性整合到一個目標(biāo)函數(shù)當(dāng)中。該機制可對服務(wù)節(jié)點集直接進行優(yōu)化,提高了服務(wù)節(jié)點的選取效率。本文針對群智感知網(wǎng)絡(luò)中服務(wù)節(jié)點的優(yōu)化選擇問題,將遺傳算法應(yīng)用在群智感知服務(wù)節(jié)點的選取當(dāng)中。提出了兩種服務(wù)節(jié)點選取機制。兩種機制各有其特色和優(yōu)缺點。兩種機制實現(xiàn)了對服務(wù)節(jié)點集的優(yōu)化選取,提高了群智感知網(wǎng)絡(luò)的感知服務(wù)效率�？蔀槿褐歉兄⻊�(wù)節(jié)點的選取工作提供有價值的參考。
【關(guān)鍵詞】：群智感知 服務(wù)節(jié)點選取 遺傳算法 感知服務(wù)
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.5;TP393.01;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 課題研究背景9-11
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文研究內(nèi)容12-13
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)13-15
• 2 相關(guān)技術(shù)介紹15-23
• 2.1 群智感知15-18
• 2.1.1 群智感知的主要特征15-16
• 2.1.2 群智感知的主要應(yīng)用16-17
• 2.1.3 群智感知所面臨的主要問題17-18
• 2.2 遺傳算法18-22
• 2.2.1 遺傳算法簡介18-19
• 2.2.2 基本遺傳算法19-20
• 2.2.3 多目標(biāo)遺傳算法20-22
• 2.3 小結(jié)22-23
• 3 基于單目標(biāo)遺傳算法的群智感知服務(wù)節(jié)點優(yōu)化選擇機制23-35
• 3.1 遺傳算法的優(yōu)勢23-24
• 3.2 算法設(shè)計24-28
• 3.2.1 編碼機制24
• 3.2.2 效益值函數(shù)24-25
• 3.2.3 遺傳算子25
• 3.2.4 遺傳算法優(yōu)化過程25-28
• 3.3 實驗仿真及性能分析28-32
• 3.3.1 仿真實驗環(huán)境設(shè)置28
• 3.3.2 仿真結(jié)果與分析28-32
• 3.4 小結(jié)32-35
• 4 基于多目標(biāo)遺傳算法的群智感知服務(wù)節(jié)點優(yōu)化選取機制35-43
• 4.1 算法設(shè)計35-38
• 4.1.1 編碼機制35
• 4.1.2 多目標(biāo)函數(shù)35-36
• 4.1.3 約束條件36-37
• 4.1.4 算法流程37-38
• 4.2 實驗仿真及結(jié)果分析38-41
• 4.2.1 仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定38
• 4.2.2 算法仿真數(shù)據(jù)分析38-41
• 4.3 小結(jié)41-43
• 5 總結(jié)與展望43-45
• 參考文獻45-48
• 致謝48-49
• 攻讀學(xué)位期間的科研成果49-50

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本文編號：301103