基于粒子群优化算法的高速网络可变结构节点位置控制

针对网络节点位置控制中网络容量较低、 控制过程节点能量消耗较大等问题, 提出一种基于粒子群优化算法的高速网络可变结构节点位置控制方法. 该方法结合粒子群优化算法与Metropolis接受准则, 找到各网络节点对应的粒子位置, 对初始位置权重进行自适应调节, 得出粒子最优值并建立高速网络可变结构节点位置控制模型, 以实现可变结构节点位置控制. 仿真实验与当前方法进行对比测试的结果表明, 该网络节点位置控制方法在250个节点位置控制实验过程中, 能量消耗可控制在30 kJ内, 控制效率较高.     

基于改进粒子群算法的集成网络节点部署优化

针对集成RFID与WSNs网络中智能节点最佳位置的选择问题,采用改进粒子群算法优化策略,在复杂的传播环境、交叉覆盖及智能节点间不可避免的干扰等影响因素下,寻找智能节点的最佳位置。该最佳位置不仅要保证给定智能节点对标签的最大覆盖率,而且要使得智能节点间的干扰最小。仿真结果表明,基于惯性权重线性递减策略的粒子群算法,加快了寻找最优节点部署的速度,并能快速有效地收敛于最优解,从而在保证覆盖率的前提下使干扰最小。     

基于移动锚节点的粒子群优化定位算法

在无线传感器网络的一些应用环境中,无线信道损耗模型参数未知,无法直接基于RSSI测距定位。本文针对这类应用环境,研究并提出基于移动锚节点的粒子群优化定位算法,利用移动锚节点代替传统典型算法中的静态锚节点,并将节点定位问题抽象为非线性约束优化问题,利用粒子群优化技术求解定位。仿真、分析结果证明,该算法定位精度较高,对环境噪声变化具有较强的适应能力。     

基于改进型粒子群优化的节点自定位算法

为了提高测距误差影响下无线传感器网络节点自定位精度,提出一种基于距离的节点自定位新算法.对混沌搜索与粒子群优化进行算法融合,给出一种改进型粒子群优化算法,将其应用于节点自定位.新算法利用未知节点与信标节点之间的距离信息,通过改进型粒子群优化算法获取未知节点的位置.仿真结果表明,改进型粒子群优化算法对两种标准测试函数的搜索结果优于一般的粒子群优化算法.在测距误差和信标节点数量相同的条件下,相对于最小二乘估计法,新算法在各个测距误差级上的定位精度更高,其定位误差随测距误差增大而上升的趋势更缓慢.新算法具有更好的鲁棒性,适用于测距误差较大、信标节点数量较少的情况.     

基于位置加权粒子群算法的WSNs能量优化

针对无线传感器网络经典分簇协议Leach存在能量消耗过大的问题,提出了一种基于LEACH的改进协议。该协议采用位置加权粒子群算法结合对惯性权值、学习因子的调整,优化LEACH协议的簇头选择机制,将节点剩余能量、簇间距离及簇头到基站的距离作为适应度函数因素,调节簇及选举簇头。仿真结果表明,改进的协议使整个网络能量消耗达到相对均衡,大大减少了节点能量消耗,从而延长了网络寿命。     

基于云模型粒子群算法的WSN节点部署优化

节点部署优化技术是无线传感器网络的主要应用点,也是近年来国内外学者研究的热点问题,它在军事、民防、环境等多个领域中具有广阔的应用前景.针对目前无线传感节点部署方法存在节点分布不均匀、覆盖不完全等问题,提出一种采用云模型改进粒子群算法,并将该算法用于无线传感器网络节点部署.对比实验结果表明,该方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署,能快速收敛于最优解,能够降低网络部署的成本,提高网络的整体覆盖率.     

传感器网络节点的微粒群定位算法

为了进一步提高无线传感器网络未知节点定位精度,以微粒群算法为理论基础,加入传感器网络的特征,提出微粒群定位算法。该算法依据未知节点接收到的到锚节点的距离信息,直接搜索出未知节点的位置。实验结果表明微粒群定位算法拥有更高的定位精度,并且抗测距误差更强的优点。     

基于微粒群算法的无线传感器网络节点定位方法

为了进一步提高无线传感器网络未知节点定位精度,将节点定位问题和微粒群算法结合在一起,提出了基于微粒群算法的节点定位算法。该算法是一种基于距离的定位算法,根据未知节点到锚节点的距离直接搜索出未知节点的坐标。实验结果表明,和一般的固定节点定位算法相比,该算法具有更高的定位精度,并适用于移动节点的追踪定位。     

社会化机会网络中节点归属位置感知的路由机制

机会网络中的节点具有较强的社会属性,其对于机会网络路由机制的设计至关重要.在充分利用节点社会属性的基础上,提出一种节点归属位置感知的路由机制.社区中心节点通过相互协商的方式合理地为节点动态分配地址,以准确反映节点的相对地理位置.通过计算节点地址之间的海明距离,合理地确定了节点之间的相邻程度.在节点运动过程中,通过检测数据分组的目的节点与相遇节点是否归属于同一社区,而决策执行社区间路由或社区内路由,同时根据所相遇节点与目的节点的相邻程度,合理地为数据分组选择中继节点,有效地完成数据分组的转发.结果表明,所提出的机制能够提高数据分组成功投递率并降低传输开销.     

可信可控网络中控制节点优化选取算法

为了解决可信可控网络中自治域内控制节点选取及控制域划分的问题,提出了一种控制节点优化选取启发式算法.该算法基于图论的思想,将控制节点选取及控制域划分问题转换为多目标线性规划问题,以控制节点数目最少和控制节点到所管辖路由器的总时延最短为优化目标,先选定在控制节点与被控路由器间允许的最大控制时延内能够到达最多其他路由器的节...     

机会认知网络中基于社会关系的节点位置预测算法

移动节点位置预测是机会认知网络进行有效数据采集和消息转发的基础,提出了一种基于社会关系的移动节点位置预测算法.该算法基于位置对应用场景进行建模,通过节点的移动规律挖掘节点之间的社会关系.该算法以1阶Markov模型为基础对节点的移动性进行初步预测,然后,利用与其社会关系较强的其他节点位置对该节点的预测结果进行修正.最后,基于UCSD WTD数据集对算法进行仿真实验.结果表明,基于社会关系的移动节点位置预测算法与1阶Markov预测模型相比获得了更好的预测精度,并且算法具有较好的可扩展性.     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。     

基于量子粒子群优化的网络拥塞控制新策略

为了改善网络拥塞控制系统的性能,基于流体流理论的网络简化模型,将量子空间中的粒子群优化算法(QDPSO)应用于PID控制器参数优化.定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差、正弦跟踪误差等动静态性能指标函数,在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数,将PID控制器应用于网络主动队列管理系统中.仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击2种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,PI算法,也优于GA,SPSO算法的优化结果,超调量均小于4%,调节时间均小于4s,稳态误差均小于2个数据包.     

基于平均位置学习的改进粒子群算法研究

针对粒子群算法在求解复杂的多维多峰问题时,存在着局部搜索精度不高和易陷入局部最优等不 足,提出了一种基于平均位置学习的改进粒子群算法。 该算法在学习策略上采用比粒子自身适应值更好的邻 近粒子为学习对象,将该算法分两个阶段用不同更新速度公式,阶段一在更新速度公式中引入整个种群所有粒 子位置的平均位置;阶段二在速度更新公式中引入新平均位置,采用贪心策略选择,通过粒子每次更新后选择 的个体比种群历史最优适应值更优,且储存对应个体历史最优位置,在阶段一结束后开始求它们的平均位置。 将平均位置作为学习对象,可增强粒子间的信息交流,同时可平衡算法的局部开发性能与全局搜索能力。 在 CEC2017 测试函数实验中,实验结果显示所提改进算法与另外 4 个算法相比有一定的优势。     

基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署

为了解决监测区域的传感器节点部署问题,设计了一种基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署方法。首先,在传统概率感知模型中加入节点剩余能量因素进而得到改进的概率感知模型C（S_i,p）{=0,ifd（S_i,p）≥r—r_e E_ir/E_i0-e-λσ,if d（S_i,p）≤r＋r_e 1,ifr—r_e≤d（S_i,p）≤r＋r_e,然后基于改进的概率感知模型设计了多目标优化的节点部署模型,在优化模型中考虑了网络覆盖率和能量因素。最后定义了基于量子粒子群算法来获得节点的最优位置对应的Pareto最优解的优化算法（即将粒子编码为节点部署方案,采用最小化网络能耗和最大化网络覆盖率为粒子的Pareto目标,引导粒子在可行解空间不断更新位置寻求最优解）。仿真实验结果表明：文中方法能正确地实现监测区域的传感器节点部署,能实现较为均匀的网络覆盖,与其他方法相比,具有较高的网络覆盖率和较长的网络生命周期,具有较大的优越性。     

接收信号强度指示测距模型修正与粒子群算法权重优化的节点定位算法

为了降低RSSI测距误差对定位精度的影响,提出一种RSSI模型修正与PSO权重优化相结合的定位算法。首先通过最小化误差平方和原则对RSSI测距模型参数进行校正,避免测距误差带入定位阶段,然后利用三边测量法进行粗略定位,得到未知节点的近似坐标,最后引入改进PSO算法对该近似坐标进行优化,在改进PSO算法中提出一种基于收敛因子的权重策略,有效地平衡了算法的搜索速度与搜索精度,从而得到节点坐标优化值。实验结果表明,该算法能够有效抑制测距误差积累,有更好的收敛性能和更高的全局优化能力,能实现更好的定位效果。     

基于混沌粒子群算法的Ad Hoc网络优化研究

基于混沌理论提出了混沌粒子群算法C-PSO（chaotic particle swarm optimization）,C-PSO算法针对Ad Hoc网络提取的优化指标进行优化处理,在网络优化过程中,C-PSO算法充分利用了混沌系统的随机性、遍历性、敏感性等特性,避免了PSO算法“早熟”现象的出现,避免了陷入局部最优区,增强了全局收索能力。基于网络模拟器NS-3仿真系统对C-PSO算法和PSO算法进行了仿真实验测试,通过对丢包率、网络生命周期和网络吞吐率3个网络性能指标的对比分析和评估,结果表明C-PSO算法优于PSO算法,从而验证了C-PSO算法对Ad Hoc网络优化的有效性与可靠性。实现了对Ad Hoc网络优化。      

基于离散粒子群算法的城市物流节点选址模型

在考虑城市物流系统运行费用最小的基础上构建了城市物流节点的选址模型,使用离散粒子群优化算法对该模型进行求解,算例分析表明该算法计算效率较高且易于实现,在求解城市物流节点选址问题时可以快速搜索到问题的最优解,具有较高的达优率．     

基于节点位置相关性分析的结构位形推算方法

既有空间结构鉴定计算应按结构实际位形建立几何模型.根据空间结构几何构造特性,采用节点位置偏差相关系数的函数模型分析节点位置相关性并给出模型参数确定方法;基于节点位置相关性分析,提出根据抽样测量节点位置推算结构几何位形的方法,以条件概率分布期望作为未测节点实际位置偏差的期望估计值,以交叉验证的方差置信上限作为偏差的方差估计值,由此确定偏差分布,得到结构实际几何位形,建立结构鉴定计算的不确定模型.对实际网壳结构根据抽样测量节点位置推算结构实际几何位形,并进行整体稳定性分析.研究结果表明,基于节点位置相关性分析的推算方法结果更符合实际.