检索结果-南通市图书馆

运筹学学报 2006年第3期10卷 17-23页

作者：李明哲 Faculty of Economics Fukuoka University 8-19-1 NanakumaJonan-kuFukuoka 814-0140Japan

SPCP是一项关于以评估城市内部道路交通网络各段拥挤度,来反映相应道路在该城市道路网中所占重要程度的研究．在通过对于包括东京在内的日本一些城市的应用,其实用性已得到了广泛验证．本论文从理论上揭示了SPCP所近似反映的一种城市交... 详细信息

SPCP是一项关于以评估城市内部道路交通网络各段拥挤度,来反映相应道路在该城市道路网中所占重要程度的研究．在通过对于包括东京在内的日本一些城市的应用,其实用性已得到了广泛验证．本论文从理论上揭示了SPCP所近似反映的一种城市交通模式,从而为其为何能够在现实城市中被应用提供了理论性依据．此外在本文中,基于被展示的城市交通模型和SPCP,我们还推导计算出了一项经常用于衡量城市道路交通有效性的尺度-城市内道路交通移动所需平均距离．

关键词：运筹学城市交通模型道路交通网平均移动距离

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基于分形理论的土壤水动力弥散系数尺度模型

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灌溉排水学报 2006年第1期25卷 1-5页

作者：王康张仁铎周祖昊覃奇志武汉大学水利水电学院水资源与水电工程科学国家重点实验室湖北武汉430072 中山大学环境与工程学院广东广州501275 中国水利水电科学研究院水资源研究所北京100044

采用粒子平均移动的概念和理论,推导出土壤水动力弥散系数分形模型。模型参数包括粒子实际的无规则运动所产生的的弥散系数α0,描述土壤结构和非均匀性对于水动力弥散系数影响的系数β和分形维数D。实测资料验证表明,所提出的模型能够... 详细信息

采用粒子平均移动的概念和理论,推导出土壤水动力弥散系数分形模型。模型参数包括粒子实际的无规则运动所产生的的弥散系数α0,描述土壤结构和非均匀性对于水动力弥散系数影响的系数β和分形维数D。实测资料验证表明,所提出的模型能够较好的反映土壤水动力弥散系数与尺度的关系。参数分析表明,分形维数D和参数β分别描述土壤非均质性和土壤结构对水动力弥散系数的影响,移动距离方差有随α0的增大而增加的趋势。

关键词：水动力弥散系数平均移动距离尺度

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基于蚁狮优化算法的WSNs覆盖增强研究

基于蚁狮优化算法的WSNs覆盖增强研究

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作者：李英西安邮电大学

学位级别：硕士

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)作为物联网大背景迅速发展的一个新兴产物,依靠其低能耗、低成本、扩展性强等特点,在农业方面、军工方面、环境监测等方面起到了很大的作用。无线传感器网络覆盖增强问题是其中的一个重... 详细信息

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)作为物联网大背景迅速发展的一个新兴产物,依靠其低能耗、低成本、扩展性强等特点,在农业方面、军工方面、环境监测等方面起到了很大的作用。无线传感器网络覆盖增强问题是其中的一个重要研究领域。在实际生产和生活的应用当中,大多数的传感器节点通过随机抛撒的方式部署在指定监测区域当中,这样可能会导致网络的服务质量不能达到预期的效果。同时,WSNs可能会被部署在战场、野外等偏远地区,由于不能给传感器节点及时补给能量而导致网络瘫痪,造成严重的后果。在传感器节点重新部署的过程中,传感器节点移动消耗的能量远远大于节点之间信号传输消耗的能量。因此,本文的主要研究工作是针对无线传感器网络的节点部署问题,通过单目标优化算法和多目标优化算法对网络覆盖率和传感器节点二次部署过程中的移动距离进行优化。以下几点是本文的研究重点:(1)基于单目标蚁狮优化算法,本文提出了虚拟力扰动改进的蚁狮优化算法(Virtual Force-Directed Improved Ant Lion Optimization Algorithm,VF-IALO)。首先,提出改进的蚁狮优化算法(Improved Ant Lion Optimization,IALO),该算法在原有蚁狮优化算法的基础上,对蚁狮重新赋值并使参与轮盘赌竞争的蚁狮数量动态化;结合连续化蚂蚁随机游走边界收缩因子的策略;动态化蚁狮和精英蚁狮两者的权重系数,实现蚂蚁位置的更新。其次,基于IALO算法,针对WSNs的网络覆盖率和传感器节点二次部署过程中移动距离的问题,本文提出VF-IALO算法,通过限制蚂蚁的随机行走范围来减少传感器节点在二次部署过程中的移动距离;介绍了传感器节点与其邻居节点、网格点以及监测区域边界之间的虚拟力,动态化蚁狮、精英蚁狮和节点虚拟力三者之间的权重关系,实现蚂蚁位置的更新。(2)基于多目标蚁狮优化算法,本文提出了一种基于快速非支配排序算法的改进的多目标蚁狮优化算法(Non-dominated Sorting Improved Multi-Objective Ant Lion Optimization,NSIMOALO)。该算法在原有多目标蚁狮优化算法的基础上,引入了NSGA-II的快速非支配排序算法和精英策略的思想;并提出了更合理的拥挤度计算方法;引入莱维飞行策略,并动态化蚁狮、精英蚁狮与莱维飞行三者之间的权重系数,以此实现蚂蚁的位置更新。(3)将本文所提的所有算法在软件上进行仿真,在标准测试函数方面的结果表明,IALO算法有效的改善了传统单目标蚁狮优化算法收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题,并提高了传统ALO算法的全局寻优能力。NSIMOALO算法增加了种群的多样性,且具有更高的收敛性和分布性。将两种算法用于WSNs的覆盖增强方面,算法可以在提高网络覆盖率的同时有效降低二次部署时节点的平均移动距离。

关键词：无线传感器网络蚁狮优化算法虚拟力算法覆盖率平均移动距离

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三维空间动态目标追踪自部署算法

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传感器与微系统 2020年第2期39卷 101-104,108页

作者：谭励王敏基杨朝玉唐小江北京工商大学计算机与信息工程学院

为了能够实现三维有向传感器网络中移动目标的追踪部署,且确保目标在不断移动过程中传感器节点仍能够完成对目标的有效监测,提出一种基于节点感知模型和虚拟力模型的三维空间动态目标追踪自部署算法(DTSA),并且采用Sigmoid函数构建传感... 详细信息

为了能够实现三维有向传感器网络中移动目标的追踪部署,且确保目标在不断移动过程中传感器节点仍能够完成对目标的有效监测,提出一种基于节点感知模型和虚拟力模型的三维空间动态目标追踪自部署算法(DTSA),并且采用Sigmoid函数构建传感器节点追踪过程中的最佳移动速率模型,使得当三维空间的目标处于不断移动时,传感器节点可以以最佳的移动策略实时监测目标。仿真实验结果表明:与传统的动态目标追踪自部署算法相比,DTSA算法在追踪覆盖率和平均移动距离两个对比指标方面有了提升,性能优于传统的算法。

关键词：动态目标追踪自部署算法(DTSA) Sigmoid函数追踪部署率平均移动距离

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