本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)人工魚群算法在無線傳感網(wǎng)絡(luò)覆蓋優(yōu)化中的研究　出處：《計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用》2015年12期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 無線傳感 覆蓋優(yōu)化 概率密度函數(shù) 混沌算法 高斯變異

【摘要】：針對(duì)無線傳感網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)存在冗余以及網(wǎng)絡(luò)成本增加等問題,本文提出了一種改進(jìn)的人工魚群算法的覆蓋優(yōu)化.本文首先建立以節(jié)點(diǎn)的利用率和覆蓋率的數(shù)學(xué)模型,其次對(duì)人工魚群算法進(jìn)行改進(jìn),一是在初始化階段使用概率密度函數(shù)來對(duì)魚群個(gè)體的初始位置進(jìn)行分布,有效的避免魚群個(gè)體初始無序的狀態(tài);二是在覓食階段中使用混沌算法對(duì)魚群位置個(gè)體進(jìn)行干擾,有效的減少魚群個(gè)體向局部最優(yōu)解的靠近的時(shí)間;三是在聚群行為中使用高斯變異,從而減少全局最優(yōu)解的產(chǎn)生的時(shí)間.改進(jìn)后的人工魚群算法對(duì)模型求解,得到最優(yōu)的覆蓋方案,仿真實(shí)驗(yàn)表明能夠有效的提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋效果,以及節(jié)點(diǎn)的利用率,降低網(wǎng)絡(luò)成本消耗.
[Abstract]:Aiming at the problems of redundant nodes and increasing network cost in wireless sensor networks. In this paper, an improved artificial fish swarm algorithm is proposed to optimize the coverage. Firstly, a mathematical model based on the utilization and coverage of the nodes is established, and then the artificial fish swarm algorithm is improved. First, the probability density function is used to distribute the initial position of the individual in the initialization stage, which can effectively avoid the initial disorder of the individual. Second, chaotic algorithm is used in foraging phase to interfere with the individual position of the fish swarm, which can effectively reduce the time when the fish group individual approaches to the local optimal solution. Thirdly, Gao Si mutation is used in cluster behavior to reduce the time of global optimal solution. The improved artificial fish swarm algorithm solves the model and obtains the optimal coverage scheme. The simulation results show that the network coverage effect can be improved effectively, and the node utilization ratio can be improved, and the network cost consumption can be reduced.
【作者單位】： 紹興職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：浙江省教育廳科研項(xiàng)目(Y201431515)
【分類號(hào)】：TP18;TN929.5;TP212.9
【正文快照】： 無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless sensor network,WSN)是一種將無線通信,傳感器,嵌入式計(jì)算以及分布式信息處理融為一體的網(wǎng)絡(luò)技術(shù),它以部署靈活,成本低廉等特點(diǎn)得到廣泛的使用[1].如何在保持網(wǎng)絡(luò)覆蓋率的條件下延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的生命周期,成為傳感器網(wǎng)絡(luò)研究的一個(gè)關(guān)鍵問題,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)無線

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 朱永利;于永華;李麗芬;;數(shù)據(jù)收集傳感器網(wǎng)絡(luò)的多模層次網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年02期

2 孫澤宇;丁國(guó)強(qiáng);張永勝;;基于能量有效WSN優(yōu)化覆蓋算法的研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2011年06期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張明;朱俊平;蔡騁;;WSN中基于壓縮感知的數(shù)據(jù)收集方案[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年20期

2 鄭瑩;王建新;;WSN中一種基于最優(yōu)投影的數(shù)據(jù)收集方案[J];計(jì)算機(jī)工程;2013年03期

3 柴繼貴;;WSN中一種基于壓縮感知的目標(biāo)定位算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2013年03期

4 張潔;;云計(jì)算環(huán)境下的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)保護(hù)機(jī)制研究與仿真[J];計(jì)算機(jī)仿真;2013年08期

5 崔琳;;層次網(wǎng)絡(luò)安全威脅態(tài)勢(shì)量化評(píng)估方法[J];科技視界;2013年28期

6 師東生;;WSN中一種基于混合CS的分簇?cái)?shù)據(jù)收集方案[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2014年03期

7 于廣州;;WSN中基于線性規(guī)劃的多類別目標(biāo)覆蓋算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2014年03期

8 李余琪;甘金明;周順先;;無線傳感網(wǎng)中一種基于自回歸模型的數(shù)據(jù)收集方案[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2014年03期

9 楊志;陳暄;龍丹;;WSN中一種基于拓?fù)鋬?yōu)化的數(shù)據(jù)收集方案[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2014年03期

10 龐慧;高麗婷;孟凡興;王慶林;;無線傳感網(wǎng)中一種基于壓縮感知的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2014年04期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 孫澤宇;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中覆蓋控制算法的研究[D];蘭州大學(xué);2011年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 俞黎陽(yáng);王能;張衛(wèi);;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合模型[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2008年12期

2 王建明;;發(fā)射功率可變的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量級(jí)別選取[J];計(jì)算機(jī)工程;2009年13期

3 付華;趙剛;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種能量均衡的分簇策略[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2009年04期

4 張重慶;李明祿;伍民友;;數(shù)據(jù)收集傳感器網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載平衡網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法[J];軟件學(xué)報(bào);2007年05期

5 鄒紅文;聶雅琳;周四望;;WSN中基于距離能量和主副簇頭的成簇算法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2008年15期

6 田瑩;張淑芳;王瑩;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分布式概率覆蓋保持協(xié)議[J];通信學(xué)報(bào);2009年01期

7 劉韜;謝儲(chǔ)暉;;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量均衡路由算法[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2009年10期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 劉雨;無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的信息處理[D];北京郵電大學(xué);2006年

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 曲良東;何登旭;;改進(jìn)的人工魚群算法及其在近似求導(dǎo)中的應(yīng)用[J];微電子學(xué)與計(jì)算機(jī);2009年05期

2 王聯(lián)國(guó);洪毅;趙付青;余冬梅;;一種簡(jiǎn)化的人工魚群算法[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2009年08期

3 王宗利;劉希玉;王文平;;一種改進(jìn)的人工魚群算法[J];信息技術(shù)與信息化;2010年03期

4 韋修喜;曾海文;周永權(quán);;云人工魚群算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2010年22期

5 曾蒙迪;;人工魚群算法的簡(jiǎn)介及應(yīng)用[J];信息與電腦(理論版);2011年04期

6 李媛;;基于人工魚群算法的多元線性回歸分析問題處理[J];渤海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年02期

7 陳曉峰;宋杰;;量子人工魚群算法[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年12期

8 王波;;基于細(xì)胞膜優(yōu)化的人工魚群算法研究[J];科技通報(bào);2013年03期

9 王培崇;;人工魚群算法研究綜述[J];中國(guó)民航飛行學(xué)院學(xué)報(bào);2013年04期

10 李曉磊,薛云燦,路飛,田國(guó)會(huì);基于人工魚群算法的參數(shù)估計(jì)方法[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2004年03期

相關(guān)會(huì)議論文 前3條

1 李曉磊;錢積新;;人工魚群算法:自下而上的尋優(yōu)模式[A];過程系統(tǒng)工程2001年會(huì)論文集[C];2001年

2 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

3 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

相關(guān)博士學(xué)位論文 前3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 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

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 陳斐;改進(jìn)的人工魚群算法分析與研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

2 王蕾;一種人工螢火蟲群優(yōu)化算法改進(jìn)的研究[D];青島理工大學(xué);2015年

3 馬堯;基于改進(jìn)的人工魚群算法在商旅問題中的應(yīng)用研究[D];西南交通大學(xué);2015年

4 薛亞娣;改進(jìn)的人工魚群算法及其應(yīng)用研究[D];蘭州大學(xué);2015年

5 彭鵬;配電網(wǎng)無功優(yōu)化和跟蹤調(diào)節(jié)技術(shù)研究[D];沈陽(yáng)理工大學(xué);2015年

6 崔淑慧;三維管路自動(dòng)敷設(shè)算法及干涉校驗(yàn)方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 黃鋒;混沌人工魚群算法及其在水庫(kù)(群)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用[D];華北電力大學(xué);2015年

8 劉翔;基于改進(jìn)人工魚群算法的化工過程優(yōu)化[D];北京化工大學(xué);2015年

9 黃華娟;改進(jìn)型人工魚群算法及其在數(shù)值方法中的應(yīng)用[D];廣西民族大學(xué);2009年

10 聶黎明;人工魚群算法及其應(yīng)用[D];廣西民族大學(xué);2009年

，

本文編號(hào)：1425795