本文關(guān)鍵詞：魚群算法及在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《山東大學(xué)》 2009年

魚群算法及在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中的應(yīng)用

劉彥君  

【摘要】： 優(yōu)化命題存在于許多領(lǐng)域,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中有著巨大的應(yīng)用前景。隨著優(yōu)化對(duì)象復(fù)雜化和規(guī)�；奶岣�,其目標(biāo)函數(shù)呈現(xiàn)非線性、約束性、多目標(biāo)、多模態(tài)性,甚至非連續(xù)或非解析性的特點(diǎn),基于嚴(yán)格機(jī)理模型的傳統(tǒng)優(yōu)化方法在實(shí)施方面變得俞加困難。 現(xiàn)代智能優(yōu)化算法通過“擬物”與“仿生”,形成大規(guī)模并行且具有自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)等智能特征的計(jì)算系統(tǒng),為復(fù)雜優(yōu)化問題的解決提供了一條十分有效的新途徑。與傳統(tǒng)的優(yōu)化方法相比,它具有無集中控制、多代理機(jī)制、算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、隱含并行性、易理解和易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn),在實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化、提高生產(chǎn)效率與效益、節(jié)省資源等方面逐步發(fā)揮著重要作用。 人工魚群算法是一種基于模擬魚群行為的優(yōu)化算法,它具有對(duì)目標(biāo)函數(shù)、初始值和參數(shù)設(shè)定要求不高,具備并行處理能力和全局尋優(yōu)能力等方面的優(yōu)點(diǎn)。 本文主要研究了人工魚群算法的改進(jìn)與應(yīng)用,主要研究?jī)?nèi)容如下: 對(duì)人工魚群算法中擁擠度因子的性質(zhì)、特點(diǎn)、作用機(jī)理,及其對(duì)優(yōu)化結(jié)果的影響進(jìn)行了全面分析,并選取測(cè)試函數(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,擁擠度因子在克服局部極值、改善收斂速度和精度方面沒有明顯的優(yōu)勢(shì)。因此,實(shí)際運(yùn)用中,可以忽略擁擠的因素,在簡(jiǎn)化算法的同時(shí),擁有很好的收斂速度和優(yōu)化精度,并保持較強(qiáng)的克服局部極值的能力。 在對(duì)人工魚群算法的尋優(yōu)機(jī)理深入分析研究的基礎(chǔ)上,提出了四種自適應(yīng)人工魚群算法,通過賦予人工魚更多的智能,使每條人工魚都能根據(jù)魚群的狀態(tài)自動(dòng)選擇并適時(shí)調(diào)整自身的視野和步長(zhǎng),從而簡(jiǎn)化了參數(shù)設(shè)定,提高了收斂速度和尋優(yōu)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后的人工魚群算法,在尋優(yōu)精度、收斂速度及克服局部極值能力方面均有很大提高。 將人工魚群算法應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的覆蓋優(yōu)化中,利用傳感器節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性,提出了一種基于人工魚群算法的分布優(yōu)化機(jī)制。仿真結(jié)果表明,該方法能夠在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)以較小的代價(jià)完成傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的分布優(yōu)化,提高網(wǎng)絡(luò)的整體覆蓋率。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TP18;TP212.9;TN929.5
【目錄】：

下載全文 更多同類文獻(xiàn)

CAJ全文下載

(如何獲取全文？ 歡迎：購(gòu)買知網(wǎng)充值卡、在線充值、在線咨詢)

CAJViewer閱讀器支持CAJ、PDF文件格式

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 梁曉龍;馮金富;楊嘯天;劉安;胡俊華;;基于集群智能粒子濾波的彈道導(dǎo)彈跟蹤[J];電光與控制;2009年07期

2 曲良東;何登旭;;一種混沌人工魚群優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年22期

3 潘喆;吳一全;;二維Otsu圖像分割的人工魚群算法[J];光學(xué)學(xué)報(bào);2009年08期

4 李艷靈;李剛;;粒子群優(yōu)化算法研究進(jìn)展[J];重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年05期

5 曲良東;何登旭;;基于單純形法的雙群人工魚群算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2008年08期

6 劉白;周永權(quán);;基于遺傳算法的人工魚群優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2008年22期

7 曲良東;何登旭;;混合變異算子的人工魚群算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年35期

8 胡孟杰;;TSP問題的人工魚群解決方案[J];中國(guó)科技信息;2009年11期

9 黃福員;;一種改進(jìn)的動(dòng)量粒子群算法及實(shí)驗(yàn)分析[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2009年10期

10 聶黎明;熊蜀峰;韓冰;;基于區(qū)間人工魚群算法的區(qū)間套構(gòu)造方法[J];科技信息;2010年16期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李嵐;;群智能與演化計(jì)算對(duì)比研究[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展——全國(guó)第17屆計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2006年

2 劉耀年;姚玉萍;李迎紅;劉俊峰;;基于人工魚群算法RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];第十屆全國(guó)電工數(shù)學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

3 徐公林;張鐵龍;;人工魚群算法在電力系統(tǒng)負(fù)荷模型參數(shù)辨識(shí)中的應(yīng)用[A];中國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（中冊(cè)）[C];2008年

4 石鴻雁;貝肇宇;;一種求解函數(shù)優(yōu)化的混合蟻群算法[A];2009中國(guó)控制與決策會(huì)議論文集（3）[C];2009年

5 劉春波;羅志平;王會(huì)進(jìn);劉麗華;余秀琴;;基于人工魚群算法的QoS組播路由問題的求解[A];第三屆中國(guó)智能計(jì)算大會(huì)論文集[C];2009年

6 李國(guó)慶;孫浩;;基于改進(jìn)人工魚群算法的可用輸電能力計(jì)算[A];第十一屆全國(guó)電工數(shù)學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

7 俞洋;孔潔;田亞菲;;基于人工魚群算法的IIR數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)[A];2005通信理論與技術(shù)新進(jìn)展——第十屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

8 封磊;蔡創(chuàng);齊春;喬锃;;PSO和GA的對(duì)比及其混合算法的研究進(jìn)展[A];第16屆中國(guó)過程控制學(xué)術(shù)年會(huì)暨第4屆全國(guó)故障診斷與安全性學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

9 相里碧玉;蔡金錠;孫軼群;;配電網(wǎng)重構(gòu)與電容器投切綜合優(yōu)化的研究[A];中國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（中冊(cè)）[C];2008年

10 肖龍光;丁曉東;謝集平;;粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)[A];第二十三屆中國(guó)控制會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2004年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 記者 白燕;[N];寧夏日?qǐng)?bào);2010年

2 蘇銀成　徐鋒　蔡年遲;[N];人民日?qǐng)?bào);2003年

3 記者 馬欽麟;[N];寧夏日?qǐng)?bào);2010年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王聯(lián)國(guó);人工魚群算法及其應(yīng)用研究[D];蘭州理工大學(xué);2009年

2 李曉磊;一種新型的智能優(yōu)化方法-人工魚群算法[D];浙江大學(xué);2003年

3 劉彥斌;群智能計(jì)算模型與模糊匹配算法研究[D];吉林大學(xué);2010年

4 王培崇;基于群智能計(jì)算技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）;2010年

5 馮春時(shí);群智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

6 徐鳴;基于群智能的魯棒多目標(biāo)優(yōu)化方法及應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2011年

7 劉佳;電力系統(tǒng)中若干優(yōu)化問題的研究[D];東北大學(xué);2009年

8 張梅鳳;人工魚群智能優(yōu)化算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2008年

9 陳自郁;粒子群優(yōu)化的鄰居拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和算法改進(jìn)研究[D];重慶大學(xué);2009年

10 李麗香;一種新的基于螞蟻混沌行為的群智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D];北京郵電大學(xué);2006年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉凌子;混合文化進(jìn)化群智能算法及其應(yīng)用[D];廣西民族大學(xué);2010年

2 程永明;群智能優(yōu)化算法及其在通信中的應(yīng)用研究[D];山東大學(xué);2010年

3 魏巍;人工魚群算法的改進(jìn)研究與應(yīng)用[D];華北電力大學(xué)（北京）;2010年

4 雷娟;人工魚群算法在組合優(yōu)化問題上的應(yīng)用研究[D];西安理工大學(xué);2010年

5 劉彥君;魚群算法及在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中的應(yīng)用[D];山東大學(xué);2009年

6 朱孔村;群智能優(yōu)化算法理論及在資源調(diào)度中的應(yīng)用研究[D];山東大學(xué);2011年

7 陳建榮;群智能優(yōu)化算法研究及其應(yīng)用[D];廣西民族大學(xué);2009年

8 張紅霞;人工魚群算法的改進(jìn)及其在異步電動(dòng)機(jī)模型參數(shù)辨識(shí)中的應(yīng)用[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

9 陳祥生;人工魚群算法在聚類問題中的應(yīng)用研究[D];安徽大學(xué);2010年

10 施秋紅;人工魚群算法的改進(jìn)及應(yīng)用研究[D];甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：魚群算法及在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。