一种新型Ad hoc网络分簇路由协议

分簇路由协议能够提高系统性能,但也存在不足之处,维护簇结构需要复杂的簇选择算法,带来簇结构维护开销。提出了一种新的Ad hoc网络分簇路由协议,该协议利用簇的层次结构,并采用基于异常度的簇结构调整方案提高簇结构稳定性,减小路由协议开销。分析和仿真表明该协议具有控制开销小、网络性能高的特点。

Abstract：

The clustering hierarchical routing protocol have been developed to increase the system performance.Hierarchical structure has inevitably brought some drawbacks,maintaining the hierarchical structure needs more complicated cluster heads selection algorithm,which may result in the cost of maintaining cluster structure.A novel clustering structure based routing Protocol for ad hoc network was explored.It could reduce the route cost by adopting the hierarchical structure and could improve ad hoc network stability by introducing a configuration strategy based on ＂Exception Degree＂.Analysis and simulation show that the protocol is characterized with its low maintenance costs of routing and high network performance.     

离散粒子群社区检测算法

针对复杂网络中的社区检测问题,提出了一种基于节点影响力的离散粒子群社区检测方法。该方法以模块度密度作为目标函数,利用离散粒子群算法对其进行优化,在优化过程中提出了节点影响力的概念,其充分利用了网络中节点的相互关系检测网络中的社区结构。同时,在此基础上提出了基于节点影响力的粒子群初始化方法和粒子状态更新方法。利用人工网络数据集和真实网络数据集对所提算法进行测试,实验结果表明,所提算法具有较好的检测结果,能更好地对网络中社区进行划分。     

一种快速收敛的改进粒子群优化算法

采用离散线性系统的状态方程,根据系统稳定性理论,推出了保证牡子群优化算法收敛性的参数设置压域。在收敛性理论分析的基础上,提出了一种快速收敛的改进粒子群优化算法,它是基于二阶系统按最佳胆尼比的思恕来设定粒子群速度更新公式中的惯性权重。通过标准测试函数的性能测试,验证了改进粒子群优化算法的收敛性和快速性,并和惯性权重线性递减的标准粒子群优化算法进行了比较。仿真结果表明,该算法具有可靠的收敛性能和更快的收敛速度。     

一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法

为了提高无线传感器网络中节点的能量使用效率,延长网络生存期,提出了一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法.首先,网络中的节点采用改进的最小ID分簇算法对传感器网络进行快速分簇;然后,各簇头节点使用改进蚁群算法进行并行优化计算,寻找从簇头节点到Sink节点的数据汇聚路由.该算法是一种分布式算法,经仿真验证算法是合理的,和典型路由算法相比,能均衡节点能量消耗,具有更高的网络生存期.     

求解零空闲置换流水车间调度问题的离散烟花算法

针对以最小化最大完工时间为目标的零空闲置换流水线调度问题,提出了一种带有局部搜索的离散烟花算法.首先,结合调度问题的置换特征,定义了基于工件序列的编码方式;其次,结合反转和交换等操作重新定义了爆炸算子和变异算子;再次,开发了基于插入邻域的局部搜索策略,以增强烟花算法的局部搜索能力;最后,采用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于Taillard基准问题的对比分析结果表明:所提方法在寻优精度、稳定性等指标上优于标准烟花算法、离散萤火虫算法、离散蛙跳算法、离散粒子群算法和遗传算法,且不劣于结合变邻域搜索的粒子群优化、混合离散粒子群优化、杂草优化等算法.     

求解TSP 问题的离散粒子群优化算法

以旅行商问题为例,提出了一种离散粒子群优化算法,根据优化问题及离散量的特点,对粒子的位置、速度等量及其运算规则进行了重新定义,为抑制早熟停滞现象,为粒子和粒子群分别定义了个体多样性和微观多样性,算法中定义了排斥算子来保持粒子群的多样性,使用高效的学习算子来提高算法的局部求精能力,使算法在空间探索和局部求精间取得了很好的平衡,与领域中的其它典型算法进行了仿真比较,结果表明,离散粒子群优化算法具有很好的性能.     

改进的PSO算法及其在软测量建模中的应用

通过大量仿真实验,考察了粒子群算法(PSo)中粒子平均速度和算法收敛性之间的关系,提出了一种基于粒子速度反馈信息的自适应调整权重策略,同时在搜索过程中引入混沌序列.给出的收敛性分析证明,该算法可以以概率1收敛到全局最优解.对经典函数的测试计算表明,改进后的PSO算法较好地解决了基本粒子群算法中易陷入局部最优的缺点,在稳定性和收敛精度上均优于普通的PSO算法.改进的粒子群算法被用于优化神经网络的结构和参数,并将基于改进算法的神经网络用于4cBA软测量建模中.实际应用表明,与基于其它智能算法的神经网络相比,该网络不仅有较高的泛化性能,而且有更快的学习速度和较好的实时性.     

基于改进多目标粒子群算法的家庭用电时段优化

为解决家庭用电负荷的调度优化问题,综合考虑用电成本、满意度以及用户侧波动程度3个目标进行优化。提出改进自适应权重多目标粒子群算法(improved adaptive weighted multi-objective particle swarm optimization, IAW-MOPSO)求解模型,通过对粒子的适应度值分段更新惯性权重,均衡了粒子群算法的局部改良能力和全局搜索能力,在保证得到全局最优解的同时完成对家用电器的优化调度。结果表明:该优化策略降低了29%的电费,保障了高峰时期用电的稳定性,用户满意度明显增加,验证了所提模型的有效性以及算法的优越性。     

基于改进PSO算法的多变量PID型神经网络控制

充分利用PID结构简单、稳定性强的良好性能以及神经网络的自学习和自适应的特长,引入粒子群优化(PSO)学习算法,设计一种多变量自适应PID型神经网络控制器。神经网络的隐含层由带有输出反馈和激活反馈的混合局部连接递归网络组成,采用PSO学习算法优化神经网络参数。在深入研究分析PSO算法的基础上,引入变异因子和惯性权重自适应策略对该算法进行改进,既发挥了PSO算法随机优化收敛速度快的优点,又克服了该算法易陷入局部最优点的缺点,显著提高了控制系统的性能指标。最后,通过对二级倒立摆控制的仿真分析,证明该算法具有较强的鲁棒性。     

用于多峰函数优化的免疫粒子群网络算法

针对多峰函数优化问题,借鉴粒子群优化特性和免疫网络理论,提出一种免疫粒子群网络算法。该算法利用粒子群的信息共享和记忆功能,通过加强粒子对自身经历的认知,提高算法的局部搜索能力;采用动态网络抑制策略,保持种群的多样性,自适应地调节粒子群的规模。多峰函数优化的仿真结果表明,该算法能有效地改善种群的多样性,较好地实现全局优化和局部优化的有机结合,具有更强的多峰函数优化能力。