【摘要】：智慧城市無線網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署直接影響到網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量.該問題可歸結(jié)為在給定的幾何平面上部署合適的普通AP節(jié)點(diǎn)作為無線終端的訪問節(jié)點(diǎn),部署特殊節(jié)點(diǎn)作為網(wǎng)關(guān)以匯聚普通節(jié)點(diǎn)的流量到有線網(wǎng)絡(luò)中.以無線Mesh網(wǎng)絡(luò)為例,提出根據(jù)區(qū)域人流量的統(tǒng)計(jì)來確定AP節(jié)點(diǎn)的部署位置和數(shù)量,將網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)部署問題抽象為幾何K-中心問題.以節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)關(guān)之間路徑長度最小為優(yōu)化目標(biāo),提出自適應(yīng)的粒子群算法來求解網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)部署位置.在自適應(yīng)粒子群算法中引入隨機(jī)調(diào)整慣性權(quán)重、自適應(yīng)改變學(xué)習(xí)因子和鄰域搜索等改進(jìn)策略,并設(shè)計(jì)一種新的適值函數(shù)計(jì)算方法,使得算法更容易獲得最優(yōu)解.仿真結(jié)果表明,相對于GA算法和K-means算法,改進(jìn)粒子群算法求解效果穩(wěn)定,魯棒性強(qiáng),可獲得更小的覆蓋半徑,從而提高網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量.
[Abstract]:In smart city wireless network infrastructure, network node deployment directly affects the quality of service. The problem can be attributed to the deployment of suitable ordinary AP nodes as access nodes for wireless terminals on a given geometric plane and special nodes as gateways to aggregate traffic from ordinary nodes to wired networks. Taking wireless Mesh networks as an example, the location and number of AP nodes are determined according to the statistics of regional human flow, and the deployment problem of gateway nodes is abstracted as geometric K- center problem. Aiming at the minimum path length between nodes and gateways, an adaptive particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed to solve the deployment position of gateway nodes. In the adaptive particle swarm optimization (APSO) algorithm, an improved strategy such as randomly adjusting inertia weight, adaptively changing the learning factor and neighborhood search is introduced, and a new method of calculating the fitness function is designed, which makes the algorithm easier to obtain the optimal solution. The simulation results show that compared with GA algorithm and K-means algorithm, the improved particle swarm optimization algorithm has the advantages of stable solution, strong robustness and smaller coverage radius, thus improving the quality of service of the network.
【作者單位】： 暨南大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與教育技術(shù)中心;廣西大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院;國家信息中心信息化研究部;暨南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;華南理工大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61063045,61262003,61272073,61373125) 廣東省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(S2013020012865) 廣西自然科學(xué)杰出青年基金項(xiàng)目(2013GXNSFGA019006) 廣東省科技計(jì)劃基金項(xiàng)目(2012B010100027,2012B091100161) 2013年廣州市科技計(jì)劃基金項(xiàng)目(2013Y4300017) 廣東省教育廳科技創(chuàng)新基金項(xiàng)目(2013KJCX0018)
【分類號(hào)】：TN92

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2389483