本文選題：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：粒子群優(yōu)化　出處：《控制工程》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：已有的大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)協(xié)議有些模型提出不現(xiàn)實(shí)的假設(shè),有些性能有待提高,利用粒子群算法易于實(shí)現(xiàn)、復(fù)雜度較低的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化的雙層WSN分簇與路由算法。首先,將WSN的分簇與路由問題表示成線性規(guī)劃形式;然后,將節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級作為粒子編碼的引導(dǎo)信息,對粒子編碼,并將無線傳感器的多個性能參數(shù)作為優(yōu)化目標(biāo),建立多目標(biāo)的適應(yīng)度函數(shù);最終,利用求解結(jié)果對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分簇并建立路由樹�；诂F(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在分簇覆蓋率、能量效率上均具有一定的優(yōu)勢。
[Abstract]:Some existing protocols for large-scale wireless sensor networks propose unrealistic assumptions and some performance needs to be improved. Particle swarm optimization (PSO) algorithm is easy to implement and has the advantages of low complexity. A two-layer WSN clustering and routing algorithm based on improved particle swarm optimization (PSO) is proposed. Firstly, the clustering and routing problem of WSN is expressed as a linear programming form, and then the priority of nodes is used as the guiding information of particle coding. The performance parameters of the wireless sensor are taken as the optimization objective, and the fitness function of the multi-objective is established. Finally, the network is clustered and the routing tree is established by using the solution results. The simulation results based on the real network parameters show that, The algorithm has some advantages in clustering coverage and energy efficiency.
【作者單位】： 山西建筑職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)工程系;太原科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【分類號】：TN929.5;TP18;TP212.9

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 李婷婷;;校園心理劇在中學(xué)生生涯教育中的應(yīng)用案例分析[J];中小學(xué)心理健康教育;2017年09期

2 楊鳳;;一例利用心理劇技術(shù)管理高中生憤怒情緒的個案[J];中小學(xué)心理健康教育;2017年01期

3 高榮;劉映杰;;民族心理劇在中職生心理健康教育中的應(yīng)用研究[J];教育現(xiàn)代化;2016年36期

4 劉瑩;;校園心理劇的思想政治教育功能研究[J];太原學(xué)院學(xué)報(bào)(社會科學(xué)版);2016年05期

5 楊俊嶺;;心理劇在中學(xué)生心理健康教育中的運(yùn)用[J];理論觀察;2016年10期

6 金成玉;田海君;;心理劇技術(shù)在少數(shù)民族學(xué)生團(tuán)體心理輔導(dǎo)中的運(yùn)用[J];赤子(上中旬);2016年17期

7 常友善;;校園心理劇在大學(xué)生挫折教育中的運(yùn)用[J];廣東青年職業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);2016年02期

8 李炎;;校園心理情景劇的特點(diǎn)及編排技術(shù)[J];現(xiàn)代職業(yè)教育;2016年13期

9 常友善;;校園心理劇在大學(xué)生挫折教育中的運(yùn)用[J];四川工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2016年01期

10 冀肖力;;藝術(shù)高職心理健康專題學(xué)習(xí)平臺的建設(shè)和應(yīng)用[J];科技視界;2016年03期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 鮑云城;小學(xué)生性自我保護(hù)能力培養(yǎng)研究[D];沈陽師范大學(xué);2016年

2 羅湘蓮;大專護(hù)生共情心理劇干預(yù)方案的設(shè)計(jì)及其效果驗(yàn)證[D];湖南師范大學(xué);2016年

3 何愛蘭;團(tuán)體心理治療技術(shù)對驚恐障礙患者的治療作用研究[D];東南大學(xué);2015年

4 劉藝;運(yùn)用心理情景劇改善高職生英語口語中畏難情緒的研究[D];南京師范大學(xué);2014年

5 劉巧;運(yùn)用心理劇技術(shù)對大學(xué)生抑郁癥狀的干預(yù)研究[D];南京大學(xué);2013年

6 陳立娜;心理劇對高校校園文化建設(shè)的作用研究[D];安徽工業(yè)大學(xué);2012年

7 高亮;心理情景劇在小組工作中的運(yùn)用探析[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2012年

8 程玲玲;未成年勞動教養(yǎng)人員的心理劇矯治模式[D];鄭州大學(xué);2012年

9 張紫堯;未成年勞動教養(yǎng)人員心理劇矯治模式效果評估[D];鄭州大學(xué);2012年

10 邵君;上海市中專新生疏離感的現(xiàn)狀調(diào)查及團(tuán)體干預(yù)[D];上海師范大學(xué);2010年

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 左妮紅;蘭珊珊;;心理劇教學(xué)法在思想政治理論課中的應(yīng)用[J];學(xué)校黨建與思想教育;2011年23期

2 徐燁;;讓高校心理咨詢的形式更豐富——心理劇療法實(shí)踐探究[J];佳木斯大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報(bào);2008年04期

3 胡艷玲;;校園心理劇初探[J];黑龍江科技信息;2007年22期

4 周國韜;;中小學(xué)校園心理劇探析[J];現(xiàn)代教育科學(xué);2007年08期

5 李幫瓊;;心理劇——有效的學(xué)校團(tuán)體心理咨詢方式[J];教學(xué)與管理;2007年10期

6 郝琦,汪新建;表演治療的理論與方法述評[J];心理發(fā)展與教育;2003年03期

7 李鳴;心理劇的歷史和理論[J];臨床精神醫(yī)學(xué)雜志;1995年06期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 蒙正中;;一種改進(jìn)的混合粒子群優(yōu)化算法[J];桂林工學(xué)院學(xué)報(bào);2009年03期

2 吳昌友;王福林;馬力;;一種新的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法[J];控制工程;2010年03期

3 周馳,高海兵,高亮,章萬國;粒子群優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2003年12期

4 高鷹,謝勝利;免疫粒子群優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年06期

5 張榮沂;一種新的集群優(yōu)化方法——粒子群優(yōu)化算法[J];黑龍江工程學(xué)院學(xué)報(bào);2004年04期

6 高鷹;謝勝利;;混沌粒子群優(yōu)化算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2004年08期

7 劉釗,康立山,蔣良孝,楊林權(quán);用粒子群優(yōu)化改進(jìn)算法求解混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2005年06期

8 戴冬雪,王祁,阮永順,王曉超;基于混沌思想的粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年10期

9 竇全勝;周春光;馬銘;劉全;;群核進(jìn)化粒子群優(yōu)化方法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2005年08期

10 范娜;云慶夏;;粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用[J];信息技術(shù);2006年01期

相關(guān)會議論文 前10條

1 張妍;張曉光;王永鋼;;幾種改進(jìn)型的粒子群優(yōu)化算法[A];第一屆中國高校通信類院系學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2007年

2 孫紅光;潘毓學(xué);;基于運(yùn)動目標(biāo)路徑的粒子群優(yōu)化算法研究[A];第二屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2004年

3 韓毅;唐加福;郭偉宏;劉陽;;混合粒子群優(yōu)化算法求解多層批量問題(英文)[A];中國運(yùn)籌學(xué)會第八屆學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2006年

4 金一粟;梁逸曾;;空間自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用研究[A];第九屆全國計(jì)算（機(jī)）化學(xué)學(xué)術(shù)會議論文摘要集[C];2007年

5 汪榮貴;李守毅;孫見青;;一種新的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法及應(yīng)用[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

6 黃雙歡;程良倫;;一種基于粒子群優(yōu)化的快速圖像傾斜角度檢測算法[A];中國自動化學(xué)會中南六�。▍^(qū)）2010年第28屆年會·論文集[C];2010年

7 侯志榮;呂振肅;;基于退火策略的粒子群優(yōu)化算法[A];2003年中國智能自動化會議論文集（下冊）[C];2003年

8 徐俊杰;忻展紅;;基于增強(qiáng)型參考位置的粒子群優(yōu)化模型[A];’2004系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2004年

9 王亞;于永光;耿玲玲;;一類改進(jìn)的自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法對混沌系統(tǒng)未知參數(shù)的估計(jì)[A];中國力學(xué)大會——2013論文摘要集[C];2013年

10 崔靜;鄧方;方浩;;基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的彈道求解方法[A];2013年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集（第三分冊）[C];2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 劉昊;多樣性增強(qiáng)的粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D];北京理工大學(xué);2015年

2 姜毅;動態(tài)環(huán)境下粒子群優(yōu)化算法的研究[D];武漢大學(xué);2013年

3 Shafiullah Khan;粒子群優(yōu)化算法及其在電磁設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2017年

4 劉華鎣;粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)研究及在石油工程中的應(yīng)用[D];東北石油大學(xué);2012年

5 劉波;粒子群優(yōu)化算法及其在機(jī)電設(shè)備中的應(yīng)用研究[D];中北大學(xué);2011年

6 熊勇;粒子群優(yōu)化算法的行為分析與應(yīng)用實(shí)例[D];浙江大學(xué);2005年

7 唐賢倫;混沌粒子群優(yōu)化算法理論及應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2007年

8 閆允一;粒子群優(yōu)化及其在圖像處理中的應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);2008年

9 余炳輝;粒子群優(yōu)化算法試驗(yàn)研究及擴(kuò)展[D];華中科技大學(xué);2007年

10 唐賢倫;混沌粒子群優(yōu)化算法理論及應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 陳卓;粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)及在油藏?cái)?shù)值模擬中的應(yīng)用[D];北京建筑大學(xué);2015年

2 白云;基于粒子群優(yōu)化算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)挖掘[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2015年

3 楊艷華;基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢預(yù)測模型研究[D];蘭州大學(xué);2015年

4 孟亞州;基于粒子群優(yōu)化OTSU的肺組織分割算法研究[D];寧夏大學(xué);2015年

5 鄭博;基于快速排序的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的研究及應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2015年

6 米永強(qiáng);非線性規(guī)劃問題的混合粒子群優(yōu)化算法研究[D];寧夏大學(xué);2015年

7 李建美;基于自適應(yīng)變異與文化框架的混沌粒子群優(yōu)化算法[D];陜西師范大學(xué);2015年

8 劉星;基于粒子群優(yōu)化算法的特征選擇方法研究[D];南京大學(xué);2015年

9 牛旭;動態(tài)粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2014年

10 葉華;粒子群優(yōu)化算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

，

本文編號：1571660