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1.
传统路由算法只采用指定节点或路径实现数据转发,设定阈值的减少使簇头数量降低,能耗急剧升高,导致能量的非均衡消耗。为此,将一种新的路由算法应用于均衡物联网传感器节点能耗分析中。对传感器节点能耗进行研究,求出节点剩余能量。通过阈值得到本块候选簇头集合,把剩余能量较其他节点多,或者和本块中心之间距离较短的节点看作簇头节点。建立路由选择计算公式,按照前向路由节点剩余能量获取数据发送过程中簇间多跳路由。面向能耗均衡对路由进行更新,把传感器节点剩余能量划分成10个能量等级,按照网格能量等级确定等待时间,完成对簇首节点的更新处理,以保证节点能耗均衡性。实验结果表明,所提路由算法簇首节点选择合理,将其应用于均衡物联网传感器节点能耗的分析中,节点能耗较其他算法更加均衡性。  相似文献   
2.
为提高无线层析成像(RTI)算法在多径环境下对运动目标的跟踪精度,降低多径效应对信号变化的影响,引入指数移动平均(EMA)作为无线层析成像中衡量信号变化的参量.采用长时EMA作为基准,无需事先测量待测区域的背景信息.进行了室外穿墙和室内多径环境的单运动目标跟踪实验,与SRTI和KRTI比较,结果显示基于指数移动平均的RTI算法跟踪误差小于其他算法,而算法耗时没有明显增加.   相似文献   
3.
车辆路径问题对现实有着良好的指导意义,自提出以来便吸引了企业界和学术界的广泛关注。然而,传统车辆路径问题仅仅将车辆行驶里程最短作为目标,忽视良好的客户体验对于企业的重要性。考虑客户满意度这一目标,建立以客户满意度和车辆行驶里程最短为目标的多目标优化模型,根据车辆路径问题的具体特征,改变基本蝙蝠算法的编码方式。为克服基本蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优的缺陷,加入贪婪随机自适应启发式算法提高求解精度,引入病毒进化机制以增强蝙蝠算法跳出局部最优的能力。算例分析表明:病毒进化混合蝙蝠算法相比于基本蝙蝠算法,在求解精度上有较大幅度提高,是一种有效求解车辆路径问题的方法。  相似文献   
4.
针对在内容中心网络(content-centric networking, CCN)中如何结合缓存资源提高路由效率,优化网络性能的问题,提出一种轻量级的基于区域集中存储的路由策略(regional centralized storage routing strategy, RCSRS)。提出区域集中存储思想,以节点度中心性、紧密中心性、介数中心性和凝聚度为指标,选取区域中心度最高的节点作为核心节点集中缓存内容资源,剩余普通节点仅负责路由转发;并设计基于集中存储的路由机制,路由时快速引导兴趣包至区域核心节点以查找内容。仿真结果表明,与传统路由策略相比,该方案在较低网络开销下,平均命中率、平均请求时延和平均跳数减少率方面有明显提升。  相似文献   
5.
针对多端线网互连问题,提出以超大规模集成电路物理设计中布线阶段应用较多的斯坦纳树为切入点,采用一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索相结合的文化基因算法,对八角形斯坦纳树的结构进行优化,从而进一步缩减线长. 使用Prim算法预处理取得初始种群,并重新修改了原本的文化基因的编码以及相关操作,以便可以处理八角形斯坦纳树构建这一离散问题,利用八角形结构,使其能在全局范围内,快速收敛并全局寻优. 实验结果表明,所提算法能获得较好拓扑的八角形斯坦纳树,快速得到多端线网最优或者较优的布线结果,缩减布线的线长.  相似文献   
6.
为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.  相似文献   
7.
针对网络定制化能力和可靠路由问题,提出一种面向IPv6的定制化路由备份机制.该机制设计了路由定制化流程,使网络在满足多种应用差异化需求的基础上,考虑用户和网络服务提供商对网络的满意度最大化问题,并结合IPv6崭新的包头格式设计路由备份机制来增强网络的可靠性.仿真实验和性能分析表明,本机制通过二人博弈在选路由时均衡了用户和网络服务提供商的效用,使路由具备了定制化能力.在可靠性上,相比不存在定制的原IPv6路由,本机制在路由时间开销增加16.8%的基础上,预留了备份路径资源,使路由恢复响应时间缩短15%以上.  相似文献   
8.
流量工程是应对互联网规模和流量高速增长的必要方法,高效的流量工程受限于流量矩阵的测量和已有路由设备转发能力.结合上述挑战提出了基于大流调度的二维路由流量工程方案,建立了描述二维路由大流调度问题的数学优化模型,使用改进的随机取整算法求得问题的近似解.实现了基于Quagga的二维路由大流调度的原型系统,使用扩展链路状态通告下发路由决策信息.真实实验证明,系统能够实现大流的快速调度.仿真实验结果表明,基于二维路由的大流调度明显优于基于传统一维路由方式的大流调度,并且前者能够达到接近最优的调度结果.真实实验和仿真实验证明,该方案不仅仅实现了更为细粒度的流量调度,而且具有更好的可扩展性以及更低的转发流表开销.  相似文献   
9.
基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法.该算法首先对客户位置进行聚类分析,然后再进行各区域的路径优化.混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作,同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度.分析和比较了混合智能算法与布谷鸟搜索算法的计算复杂度.最后采用国际通用标准测试集Benchmark Problems进行测试.结果显示,混合智能算法是求解带时间窗车辆路径问题的一种有效算法.  相似文献   
10.
室外非视距(non line of sight, NLOS)环境中障碍物会阻碍终端电磁波信号直接传播到基站,而且该条件下单基站收集的定位信息不足,导致定位精度不高。针对上述问题,提出一种基于空间布局的散射区模型和基于参数聚类的定位算法。根据固定基站附近的空间布局确定散射区并构建散射区模型,该算法基于该模型收集多径信号的测量参数,将k-means聚类(k-means clustering)和均值漂移聚类(means shift clustering)算法有效结合对参数聚类处理,再根据聚类结果和单站定位系统的几何结构建立方程组,将方程组的求解问题转化为非线性优化问题并利用列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)算法求解优化问题估计目标位置。仿真结果表明,在室外NLOS环境中,且仅提供单个基站的条件下,该算法可以有效提高定位结果的精度。  相似文献   
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