物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算是未來(lái)科技的發(fā)展趨勢(shì)和研究熱點(diǎn),無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）是物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施,也稱(chēng)為物聯(lián)網(wǎng)的雛形,它由大量具有無(wú)線通信與計(jì)算能力的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)組成,具備信息采集、傳送、處理于一體的分布式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),并具有靈活性、自組織、動(dòng)態(tài)性、以數(shù)據(jù)為中心的特點(diǎn)。WSN的這些特點(diǎn)與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)非常相似,因此對(duì)WSN的研究具有較強(qiáng)的實(shí)際意義和廣闊的發(fā)展前景。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的部署實(shí)施需要考慮節(jié)能性和覆蓋性,這些需求使得WSN中存在諸多復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題,例如WSN最長(zhǎng)生存時(shí)間問(wèn)題、覆蓋問(wèn)題、最優(yōu)路徑問(wèn)題等。這些優(yōu)化問(wèn)題多數(shù)為NP難題,為解決此類(lèi)復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題,研究人員發(fā)現(xiàn)用大自然為藍(lán)本的模型和象征,以達(dá)爾文進(jìn)化論為基礎(chǔ)的進(jìn)化算法在求解此類(lèi)問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)出較好的效果。微分進(jìn)化屬于進(jìn)化算法的新興分支,是一種基于種群的并行迭代優(yōu)化算法,其性能主要由變異因子,交叉概率因子和種群規(guī)模等決定,具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、收斂迅速、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)而受到了廣泛的關(guān)注和研究,并已應(yīng)用于模式識(shí)別、生物信息、工程優(yōu)化、組合優(yōu)化等問(wèn)題。但是,標(biāo)準(zhǔn)微分進(jìn)化存在早熟收斂和搜索停滯的缺陷,因此需要對(duì)其研究和改進(jìn)。本文主要研究... 

【文章來(lái)源】：東華大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：140 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

優(yōu)劣交叉示意圖Fig.2-1Superior-inferiorcrossoverscheme

東華大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位論文圖2-2 r的概率密度函數(shù)Fig.2-2 Probability density function of r限制。在這種情況下，Cr等于Um= Vm事件的概率。從圖2-2可以看出，此事件的概率是（正方形內(nèi)虛線左邊的區(qū)域）：r ≤ Cr= P (r ≤ Cr) = Cr眾所周知r≤Cr和r>Cr是互斥事件，因此P(r>Cr) = 1 P(r ≤ Cr) = 1 Cr因此，試驗(yàn)向量Um的期望與對(duì)應(yīng)目標(biāo)向量Xm和變異向量Vm關(guān)系可用E (Um)來(lái)表示。E(Um) = P(r > Cr) · Xm+ P(r ≤ Cr) · Vm那么U2m的期望也可以得到：E(U2m) = P(r > Cr) · X2m+ P(r ≤ Cr) · V2m基于E (Um) 和 E( U2m) ，可計(jì)算Um

定定理理 1 證證明明：：反證法，如圖3-2和3-3已知：種群中所有個(gè)體橫坐標(biāo)x的取值的最小值為xmin，個(gè)體a的坐標(biāo)為a(xmin,ay)，那么種群中不存在個(gè)體k，使得k的橫坐標(biāo)kx＜xmin。假設(shè)，存在個(gè)體k，使得個(gè)體k(kx,ky)支配個(gè)體a(xmin,ay)。那么，依據(jù)帕累托理論，有kx＜xmin且ky＜ay

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3101732