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制造业自动化 2014年第13期36卷 28-32页

作者：邱敏张秀平牟艳男黑河学院黑河164300

针对当前无线传感器网络(wsn-Wirelessless Sensor Network)覆盖优化机制都忽略了节点检测误差,且其感知重叠区与覆盖空洞面积大,易陷入局部最优等不足,并同时兼顾高的覆盖率和较低的能耗,提出了二进制检测模型耦合离散加权帝国竞争算法... 详细信息

针对当前无线传感器网络(wsn-Wirelessless Sensor Network)覆盖优化机制都忽略了节点检测误差,且其感知重叠区与覆盖空洞面积大,易陷入局部最优等不足,并同时兼顾高的覆盖率和较低的能耗,提出了二进制检测模型耦合离散加权帝国竞争算法的wsn覆盖优化机制。引入误差检测因子,设计二进制检测模型,构建wsn联合覆盖率模型;并定义了均匀三点交叉算子,嵌入权重理论,以节点利用率和联合覆盖率构造适应度函数,提出了离散加权帝国竞争算法,显著提高了收敛速度。通过仿真手段检验了机制的优越性。仿真结果表明:与其他几种机制相比,机制覆盖质量最好,显著降低了感知重叠区与覆盖空洞面积;其收敛速度与覆盖率更高,且稳定性更好。

关键词：二进制检测模型误差检测因子均匀三点交叉算子权重理论离散加权帝国竞争 wsn覆盖

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改进的群智能优化算法及其在wsn上的应用

改进的群智能优化算法及其在WSN上的应用

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作者：周璇西安电子科技大学

学位级别：硕士

作为元启发算法中的一种,群智能优化算法的产生受启发于自然界中生物群体行为的自优化现象,其所包含的算法种类有:麻雀搜索算法、哈里斯鹰算法、鲸鱼优化算法、粒子群算法、菌群算法等。群智能优化算法结构简单,相对较稳定,并且可以支... 详细信息

作为元启发算法中的一种,群智能优化算法的产生受启发于自然界中生物群体行为的自优化现象,其所包含的算法种类有:麻雀搜索算法、哈里斯鹰算法、鲸鱼优化算法、粒子群算法、菌群算法等。群智能优化算法结构简单,相对较稳定,并且可以支持并行计算,在大型及较为错综复杂的场景中采用较多,正因为这些特点使其成为众多学者关注的焦点。本文中基于麻雀搜索算法和哈里斯鹰算法分别对两种算法提出了改进算法,通过数值实验和仿真结果对比来验证改进算法的优化性能,并将改进后的算法应用于wsn覆盖优化中。主要的研究内容如下:(1)针对原始麻雀搜索算法收敛速度较慢和收敛精度不高以及容易陷入局部最优等缺点,本文提出了改进麻雀搜索算法COSSA,改进算法使用到了混沌反向学习策略和自适应螺旋搜索策略。然后将改进算法在基准测试函数和混沌映射选择测试下进行对比以及通过与其他先进算法的性能进行对比,分别仿真出不同维度下测试函数的雷达图、不同维度均值收敛曲线图、不同测试函数箱式图,最后还采用Friedman检验进行多重比较来验证COSSA算法的优化性能。(2)同其他智能算法一样,哈里斯鹰算法对于复杂问题优化求解也存在一定的问题,主要是种群多样性随着迭代后期降低时,早熟现象容易因陷入局部最优值而出现,从而导致难以达到理想的收敛精度。为了提高全局搜索能力,防止迭代后期种群多样性降低,改进哈里斯鹰算法M-HHO使用到了基于立方映射种群初始化、分布估计算法以及高斯随机游走策略。M-HHO改进策略比较分析中与其他算法进行比较,分别仿真出函数箱式图、收敛曲线图,绘制出Wilcoxon符号秩表、算法的时间成本表来验证M-HHO算法的优化性能。(3)利用改进算法来优化wsn覆盖率,将COSSA和M-HHO两种算法分别应用在wsn覆盖优化上并与其他智能优化算法进行对比,通过在不同区域大小的仿真实验得到的覆盖率曲线变化图来验证两种改进算法的性能。

关键词：麻雀搜索算法混沌反向学习策略自适应螺旋搜索策略哈里斯鹰算法立方映射分布估计算法高斯随机游走 wsn覆盖

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麻雀搜索算法在农业监测网络中的应用

麻雀搜索算法在农业监测网络中的应用

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作者：王海粟安徽农业大学

学位级别：硕士

农业监测网络由大量传感器节点自组织形成,这种组网灵活、易于搭建的网络被称为无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,wsn)。wsn是实现农业生产信息化、智慧化的基础。人们利用传感器测量农作物生长中的关键因素,对农业生产做出精... 详细信息

农业监测网络由大量传感器节点自组织形成,这种组网灵活、易于搭建的网络被称为无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,wsn)。wsn是实现农业生产信息化、智慧化的基础。人们利用传感器测量农作物生长中的关键因素,对农业生产做出精细化的调控,从而降低人力、物力成本,提高农业生产的效率。随机部署是布置传感器节点的常用方法,但会导致wsn拓扑混乱,造成覆盖率不高以及节点定位的精确度较低等多种问题。为了提高农业监测网络的工作质量和数据的精确度,本文拟从wsn覆盖率和节点自定位入手,接着使用麻雀搜索算法来提高节点的覆盖率,然后根据定位算法的误差原因对节点定位功能进行改进,进而提高节点定位的精确度。本文的主要工作有以下三点:(1)wsn覆盖问题可以归结为最优化问题,即求覆盖率最大的布局方式,本文首先分析了wsn的覆盖模型,并选用麻雀搜索算法(Sparrow Swarm Algorithm,SSA)针对这一问题进行求解。为了提高SSA的寻优能力,本文从优化初始种群、提高算法的全局搜索能力以及提高算法跳出局部最优的能力等三个方面进行了优化。利用反向策略提高初始种群的适应度;使用非线性收敛因子动态调整发现者的数量,在前期使用较多的发现者提高算法的全局搜索能力;加入随机游走机制改变每次迭代中的最优值。为了降低节点间的局部密度,本文引入了虚拟力机制,利用节点之间的相互作用力来调控局部密度。仿真结果表明节点的分布较为均匀并且覆盖率有了显著的提高。(2)针对节点的定位功能,本文选择了具有更低能耗的DV-HOP算法,本文分析了DV-HOP定位算法产生误差的原因,并从四个方面针对DV-HOP算法做出了优化。wsn网络拓扑是影响节点定位的重要原因,相对规则的网络拓扑能够提高节点定位的精确度,因此首先使用优化后的覆盖算法生成节点布局,针对生成后的节点位置进行定位。针对DV-HOP算法本身,本文利用RSSI技术将离散的跳数连续化以获得更精确的跳数;利用最小均方差准则修正平均每跳距离;最后利用改进后的麻雀搜索算法计算节点的坐标。在减小DV-HOP三个阶段的误差之后,通过仿真实验结果可以发现定位误差相较于基本DV-HOP算法有了大幅降低。(3)最后本文设计了一个基于Zigbee通信标准的农业监测系统,该系统以CC2530芯片为核心,实现了温度、湿度、光照以及土壤温湿度的监测功能。上位机中集成了节点布局方案、查看传感器节点位置等功能。

关键词：无线传感器网络麻雀搜索算法 wsn覆盖节点自定位 Zigbee

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