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1.
无线传感器网时间同步算法的比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘晓璐  周书民 《江西科学》2010,28(4):520-523
随着无线传感网的应用领域不断扩大,基于无线传感网的时间同步协议已经受到越来越多的研究人员的关注。以时钟模型为基础,就几种经典的无线传感器网时间同步协议,根据协议的原理分析了这几种协议的误差来源;并对萤火虫同步算法的原理作了论述,这种算法是通过由脉冲耦合振荡器发出的一系列脉冲信号来改变节点振荡器的相位,从而达到同步。为今后时间同步协议精度和效能的研究提供了一定的参考。  相似文献
2.
针对旅行商问题,提出了一种结合变邻域搜索算法思想的离散人工萤火虫算法.文中通过引入交换子和交换序的概念对人工萤火虫算法中的距离进行了重新定义;为了增加萤火虫群的多样性,避免算法过早陷入局部最优,采用了基于变邻域搜索算法的扰动机制.在多个旅行商问题上的测试结果表明,与文献中的算法相比,文中提出的离散人工萤火虫算法具有较好的求解性能.  相似文献
3.
虽然萤火虫算法已经得了广泛的应用,但仍存在收敛精度不高、后期收敛速度慢、易陷于局部最优的缺陷,针对这些缺陷,笔者提出了一种结合吸引度和个体距离的选择机制。通过对经典测试函数的实验仿真结果的分析表明,新的选择机制在收敛精度和避免过早陷于局部最优等方面得到了明显改善,提高了算法性能。  相似文献
4.
传统的图形分析方法较为粗糙,且主观因素影响较大,因此提出一种基于萤火虫算法的岩体结构面产状数据划分的新方法.用结构面单位法向量表示结构面的产状,通过单位法向量所夹锐角正弦值来衡量结构面间的距离,并建立模糊目标函数,然后运用萤火虫优化算法搜索最优聚类中心,同时确定组间边界.由于萤火虫算法具有出色的全局寻优能力和较快的收敛速度,使得新算法在解决结构面产状划分问题时非常省时高效.最后应用此算法对怒江松塔坝址区平硐实测结构面产状数据进行优势组划分,结果显示,此方法合理有效,优势明显.  相似文献
5.
针对带有模糊约束的最短路问题,在其模糊线性规划模型的基础上,利用容差法和罚函数法对该模型进行转化,得到了与原模型具有相同最优解与最优值的转化模型,并提出一种修正的萤火虫算法求解转化模型。数值算例结果表明,该模型与算法对求解带有模糊约束的最短路问题有效。  相似文献
6.
针对标准萤火虫算法(FA)中存在的种群过早收敛、容易陷入局部最优等不足,提出一种以memetic算法为框架、将同步扰动随机逼近和萤火虫算法相结合的混合算法(FA-SPSA),即首先使用萤火虫算法对种群进行全局寻优,然后使用同步扰动随机逼近算法对选出的部分最优个体进行局部搜索,从而增强萤火虫算法跳出局部最优解的能力。通过6个标准测试函数对FA-SPSA算法的性能进行检验,并与标准萤火虫算法、果蝇算法、改进的果蝇算法等其他4种算法进行比较,结果表明,FA-SPSA算法在寻优精度、收敛速度、鲁棒性等方面的性能总体上优于对比算法。  相似文献
7.
萤火虫算法存在着对于初始解分布的依赖性、后期收敛速度慢、易于停滞、早熟和求解精度低等缺陷。本研究在萤火虫算法引入蝙蝠种群在全局最优附近进行更加详细的局部搜索,以协助萤火虫种群进行寻优;并在寻优过程中加强蝙蝠种群与萤火虫种群的信息交互,协调寻优;最后对全局最优个体进行高斯扰动以增加种群的多样性,从而避免种群陷入局部最优解。通过使用6个常见的基准测试函数对该算法进行测试,并与其他3种算法(标准粒子群算法、蝙蝠算法、萤火虫算法)进行对比实验,结果表明该混合算法的总体性能优于其他3种算法。引入蝙蝠种群对萤火虫性能有较大提升,改善切实有效。  相似文献
8.
黄欣 《广西科学》2019,26(4):405-409
车载自组织网(Vehicular ad hoc network,VANET)是移动自组织网络之一,具有节点变动迅速、拓扑结构灵活、通信能力要求较高的特点。为提高车载自组织网络的可靠性,实现数据的安全共享和快速交互,将离散萤火虫(DFA)算法应用求解车载网络中具有服务质量约束的多播路由问题。根据VANET的路由特点,将该问题转化为延迟成本最小化约束优化问题,并将车载网络路径时延转化为萤火虫的荧光素值,然后将该算法用4个实例进行测试,并与Dijkstra最短路径算法、粒子群优化算法进行比较。研究结果表明:离散萤火虫算法性能更佳,可有效解决VANET中Steiner minimum tree(SMT)问题,成功取得最优路径。该算法在一定程度上稳定了网络拓扑结构,能够实时更新节点信息。  相似文献
9.
为了解决变压器故障诊断中诊断效率低的问题,本文对萤火虫算法(FA)进行了改进,并与小波神经网络(WNN)相结合应用于变压器故障诊断中。小波神经网络结构简单,预测精度高,收敛速度快,但是网络参数不好选择,易陷入局部最优。本文结合混沌算法、粒子群算法、可变步长的思想来改进萤火虫算法,用于优化小波神经网络的参数,再将处理后的数据带入神经网络中进行训练与诊断。实验结果表明,该算法与BP神经网络、支持向量机、小波神经网络、遗传算法改进的小波神经网络和粒子群算法改进的小波神经网络相比诊断正确率均有所提高。  相似文献
10.
针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)液晶板组装制造阶段(Cell)生产调度的复杂性,且在考虑了各种约束条件的前提下,以最小化工件最大完工时间和加权延迟最小为调度目标,建立了TFT-LCD单元装配作业调度数学模型。运用加入混沌搜索的萤火虫算法解决作业车间调度问题,克服了标准萤火虫算法容易陷入局部最优、优化速度慢以及计算量大等困难,并与其他算法比较,仿真结果表明了改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配作业调度问题的合理性和优越性。最后,建立了具有学习效应和遗忘效应的TFT-LCD单元装配作业调度模型,分析了不同的学习因子和遗忘率对所求目标函数的影响。  相似文献
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