本文選題：無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)　切入點(diǎn)：實(shí)數(shù)編碼　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2017年08期

【摘要】：傳統(tǒng)的遺傳算法在解決移動(dòng)節(jié)點(diǎn)路徑規(guī)劃問(wèn)題時(shí)由于其算法復(fù)雜度高、迭代時(shí)間長(zhǎng),容易陷入局部最優(yōu)。為此,提出一種基于走點(diǎn)法的改進(jìn)遺傳算法。將障礙物凸化處理,從起點(diǎn)出發(fā)逐個(gè)搜索凸多邊形頂點(diǎn)直至目標(biāo)點(diǎn),得到有序遺傳基因點(diǎn)列后進(jìn)行初始化處理,以獲得連通的初始種群,并逐步采用選擇、交叉、變異進(jìn)行迭代,以得到優(yōu)化路徑。仿真結(jié)果表明,該優(yōu)化策略能減少感知節(jié)點(diǎn)路徑,縮短初始化與迭代的時(shí)間,降低移動(dòng)節(jié)點(diǎn)能耗,提高無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)生命周期。
[Abstract]:Because of its high complexity, long iteration time and easy to fall into local optimum, the traditional genetic algorithm (GA) is used to solve the path planning problem of mobile nodes. An improved genetic algorithm (GA) based on walking point method is proposed to solve the problem of path planning of mobile nodes. Starting from the starting point, the vertex of convex polygon is searched to the target point one by one, and then the sequence of genetic gene points is initialized to obtain the connected initial population, and the selection, crossover and mutation are used step by step to iterate. The simulation results show that the optimization strategy can reduce the path of sensing nodes, shorten the time of initialization and iteration, reduce the energy consumption of mobile nodes, and improve the lifetime of wireless sensor networks.
【作者單位】： 江西財(cái)經(jīng)大學(xué)軟件與通信工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61363075) 江西省教育廳落地計(jì)劃項(xiàng)目(KJLD12023) 江西省科學(xué)技術(shù)廳對(duì)外科技合作項(xiàng)目(20151BDH80016) 江西省科技廳社會(huì)發(fā)展科技支撐項(xiàng)目(20161BBG70078)
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP18;TP212.9

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本文編號(hào)：1677218