一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略

为了实现无线传感器网络k重覆盖范围的最大化,延长网络寿命,提出了一种基于粒子群算法的无线传感器k重覆盖优化策略,提高了k重覆盖率,进而提高节点的利用率,延长无线传感器网络的寿命。同时改进了粒子群的惯性权重,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的早熟问题,提高算法的稳定性。通过实验仿真证明了此方法的有效性。     

无线传感器网络DV-Hop定位算法研究

针对无线传感器网络无需测距定位算法中典型的DV-Hop算法在不同参数设置时存在定位误差及定位时间差异较大的问题，分别分析并仿真了对定位误差和定位时间有较大影响的节点个数、网络平均连通度及监测区域等几个重要参数，考虑到无线传感器网络能量及成本的限制，通过仿真结果分析得出，网络平均连通度和节点个数分别对DV-Hop算法的定位精度及定位时间起主导作用。理论分析与仿真结果表明，在不同监测区域内，在确保DV-Hop算法低能量消耗的基础上，参数优化后的算法有效地降低了节点的定位误差。     

基于TLD模型的UAV三维实时平滑航迹规划

针对无人机三维实时航迹规划问题,提出了一种基于三层决策模型的平滑航迹规划方法,以提高其规划效率和可操作性。首先根据无人机三维飞行的特点,并结合自身性能、威胁和障碍以及地形等约束,设计三层决策目标函数和决策变量;其次为了避免不必要的迂回和路径,提高航迹的平滑性,提出了元胞化地图的变长探测方法和启发式优化策略;最后,利用所提出的认知行为优化算法对这一问题进行求解,以提高规划路径的搜索效率。不同场景地形的仿真及与现有经典方法的比较结果表明:该方法能有效实时规避威胁和地形障碍,且具有较高的可执行性,能够快速生成安全、平滑的飞行路径。     

基于非参数统计的生物启发式优化算法性能评估

由于生物启发式优化算法性能评估方法存在单一性、片面性且无法进行统一地检验分析问题,从而严重影响了对优化算法性能的深入研究而导致各类优化算法无法准确地应用于解决实际问题。针对这一问题,利用非参数统计检验中典型的Wilcoxon符号秩检验和Quade检验方法,对5种生物启发式优化算法在36种测试函数条件下的仿真结果进行检验分析。测试结果表明:上述检验方法能够有效地对不同类型的优化算法性能进行分析比较,JADE算法相比于其他4种算法,在收敛速度及搜索精度方面表现最优,而GWO算法在精度稳定性方面相比于其他4种算法表现出较优的性能,对各类生物启发式优化算法优化性能的评估与比较提供了新的思路。     

控制参数值非线性调整策略的灰狼优化算法

为了克服灰狼优化算法在解决函数优化问题时容易陷入局部最优的缺陷,提出采用正弦曲线、对数曲线、正切曲线、余弦曲线和2次曲线的非线性调整策略控制参数值。同时采用变异策略对智能个体位置进行处理,使其位置受适应度值大小影响。对3个标准测试函数进行仿真表明,余弦曲线和2次曲线调整策略优于线性调整策略,其他3种非线性调整策略劣于线性策略。     

多策略自适应共生生物搜索算法

针对共生生物搜索算法搜索速度慢、收敛精度不高且易早熟的缺点,提出了一种多策略自适应改进算法。首先,根据适应度将种群分为3个群体,每个群体采用不同的搜索策略以实现不同功能。其次,提出了一种基于实时信息反馈的的混合搜索策略,使其搜索策略实现自适应调整。最后,对超边界个体进行变异操作,以增加种群多样性。对14个标准测试函数的仿真测试表明改进算法全局优化能力更强,具有更好的搜索速度和收敛精度。     

具有广泛学习策略的回溯搜索优化算法

回溯搜索优化算法(backtracking search optimization algorithm, BSA)是一种新型的进化算法。同其他进化算法类似,该算法仍存在收敛速度较慢的缺点。针对这一问题,在详细分析该算法原理的基础上,提出了具有广泛学习策略的改进算法。为了充分利用种群搜索到的较优位置,该策略首先利用提出的最优学习进化方程,通过与引入的随机进化方程之间随机选择来提高算法的收敛速度和搜索精度;另一方面,该策略利用提出的最优学习搜索方程,通过控制种群的搜索方向,促使种群尽快收敛至全局最优解。最后对20个复杂测试函数进行了仿真实验,并与其他3种目前流行的算法进行了比较,统计结果和Wilcoxon符号秩检验结果均表明,所提出的改进算法在收敛速度以及搜索精度方面具有明显优势。     

无线传感器网络质心定位算法研究

质心算法是无线传感器网络中一种典型的无需测距定位算法。针对不同节点个数、锚节点个数、锚节点单位时间内发送信息的个数以及阈值对定位性能具有较大影响的问题,系统仿真了在固定监测区域内上述参数与定位误差、定位率以及定位时间的关系。通过仿真结果分析得出未知节点的邻锚节点个数是影响定位率及定位精度的主要因素,另外在确保较高定位率的基础上,在固定监测区域内存在较优的参数设置。仿真结果表明,参数优化后的质心算法有效的提高了定位精度及定位率。