結(jié)合水聲信道傳播損耗模型,將所有節(jié)點(diǎn)中位置重要、鄰居節(jié)點(diǎn)多的節(jié)點(diǎn)選為虛擬信標(biāo)節(jié)點(diǎn),使信標(biāo)節(jié)點(diǎn)到各個(gè)虛擬信標(biāo)節(jié)點(diǎn)位置向周圍廣播,完全覆蓋整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。提出篩選策略,最小化虛擬信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。把所有虛擬信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的路徑規(guī)劃看作旅行商問題（TSP）,通過Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將虛擬節(jié)點(diǎn)連接起來,使路徑總長(zhǎng)度最小。為解決Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)性,使其適用于數(shù)量較大的TSP,在結(jié)束條件部分引入交叉算子Position-based Crossover的思想,提出交叉策略,減少規(guī)劃的路徑總長(zhǎng)度。仿真實(shí)驗(yàn)證明:該策略能解決水下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（UWSNs）移動(dòng)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的路徑規(guī)劃問題,且能有效減少路徑總長(zhǎng)度。 

【文章來源】：傳感器與微系統(tǒng). 2020,39(04)CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

待選擇虛擬節(jié)點(diǎn)

Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種單層互相全連接的反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[9]。每個(gè)神經(jīng)元既是輸入也是輸出，網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)神經(jīng)元都將自己的輸出傳送給所有其它神經(jīng)元，同時(shí)又都接收所有其它神經(jīng)元傳遞過來的信息。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型如圖2所示。對(duì)于神經(jīng)元i而言，Ii是其輸入電流，Ri和Ci分別為其等效輸入電阻和電容，Ui是輸入狀態(tài)，Vi是輸出狀態(tài)，Vi通常為

Position-based Crossover的思想是遺傳算法中的交叉算子，本來是在一對(duì)附帶基因中選擇相同位置，先將選中的基因在另一個(gè)父代中的位置，再將其余基因按順序放入上一步生成的子代從已有序列中。在本問題中無需使用如此繁瑣的方式，所以借助Position-based Crossover思想提出:在路徑規(guī)劃后，從路徑序列中通過選擇概率選n個(gè)位置，再對(duì)選出的位置進(jìn)行隨機(jī)交叉�？紤]合理性，每次選擇的不宜太多，故n該為2到|V|/3的隨機(jī)整數(shù)。位置選擇概率應(yīng)該考慮節(jié)點(diǎn)與相鄰兩點(diǎn)距離越大，其被選擇交叉的概率越大。所以位置選擇概率Pi為


本文編號(hào)：3527495