基于改进动态扩展环搜索算法的移动自组织网络能耗及时延优化方案.docx
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基于改进动态扩展环搜索算法的移动自组织网络能耗及时延优化方案近年来,移动自组织网络的快速发展为人们提供了更加方便、高效的通讯方式。然而,由于其特殊的网络组成结构和受限的网络能耗资源,网络的能耗和时延优化一直是移动自组织网络研究中的关键问题。针对以上问题,本文提出了一种基于改进动态扩展环搜索算法的移动自组织网络能耗及时延优化方案。该方案主要通过优化网络拓扑结构以及节点之间的路由选择,实现了移动自组织网络的能耗和时延优化。具体来说,本文的研究创新之处主要有以下几点:首先,本文提出了一种基于动态扩展环搜索算法的
基于改进麻雀搜索算法优化移动自组网网络路由的方法.pdf
本发明公开了一种基于改进麻雀搜索算法优化移动自组网网络路由的方法,包括:启动移动自组网;判断移动自组网的源节点至目的节点是否存在有效路径,若不存在,则源节点广播RREQ路由请求信息至中间节点;判断广播时间是否超过第一预设时间,若超过,则终止RREQ路由请求信息到达目的节点;将根据各条路由路径的适应度函数值进行排序,以使目的节点依据具有最小的适应度函数值的路由路径进行RREP路由应答到达源节点;判断数据包传送时间是否超过第二预设时间,若超过,则从备选路径中选取最优路径。本发明的方法更适于实际的移动自组网环境
基于改进微粒群算法的移动传感器网络自组织.docx
基于改进微粒群算法的移动传感器网络自组织一、引言微粒群算法(PSO)是一种常见的全局优化算法,其本质是一种群体智能算法。PSO的主要思想来源于鸟群捕食行为,每个鸟体代表一个潜在解决方案。在PSO中,鸟体运动的方向和速度是通过整个群体的状态信息来实现的。由于PSO算法简单,易于实现并且能够全局搜索,因此在许多领域获得了广泛的应用。移动传感器网络(MSN)是由许多可移动的传感器节点组成的无线传感器网络(WSN),可以在一定范围内自发地协助彼此构建一个网络。MSN通常被用于环境监测等应用中。MSN的自组织是MS
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基于改进粒子群动态搜索算法的配电网络重构研究随着现代电力系统的快速发展,配电网作为电力系统的重要组成部分,其优化重构也成为了电力系统研究中的热点。传统的配电网重构方法通常依靠人工经验和规则实现,效率低且对于大规模复杂的配电网难以处理。针对这种情况,近年来逐渐流行的智能优化算法提供了新的思路和方式,粒子群算法就是其中之一。1.粒子群算法的原理及缺陷粒子群算法是一种计算优化的智能算法,其基本思想是模拟大自然现象中鸟群行为。将问题转化为寻找最优解的问题,算法通过模拟“飞鸟”在空间中的移动来搜索最优解。通过对粒子
基于改进麻雀搜索算法的优化方法.pdf
本发明公开了一种基于改进麻雀搜索算法的优化方法,依据适应度升序将麻雀搜索算法中的麻雀分为发现者、抢夺发现者食物的追随者、因饥肠辘辘需要广泛搜索的追随者;将卡方变异引入发现者更新公式对发现者进行更新,并根据发现者更新结果再更新追随者,然后随机挑选意识到危险的麻雀并更新;对适应度值小于所有麻雀适应度平均值的个体进行卡方变异;若当前迭代次数小于最大迭代次数,返回步骤S2,直至达到最大迭代次数。通过引入卡方变异以及牺牲部分求解时长,既保留了高斯变异一定的局部搜索能力,又提高了全局搜索能力,可改善SSA后期易陷入局