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鱼群算法及在无线传感器网络覆盖优化中的应用

发布时间:2016-06-03 21:02

  本文关键词:鱼群算法及在无线传感器网络覆盖优化中的应用,,由笔耕文化传播整理发布。


《山东大学》 2009年

鱼群算法及在无线传感器网络覆盖优化中的应用

刘彦君  

【摘要】: 优化命题存在于许多领域,在国民经济的发展中有着巨大的应用前景。随着优化对象复杂化和规模化的提高,其目标函数呈现非线性、约束性、多目标、多模态性,甚至非连续或非解析性的特点,基于严格机理模型的传统优化方法在实施方面变得俞加困难。 现代智能优化算法通过“拟物”与“仿生”,形成大规模并行且具有自组织、自适应、自学习等智能特征的计算系统,为复杂优化问题的解决提供了一条十分有效的新途径。与传统的优化方法相比,它具有无集中控制、多代理机制、算法结构简单、隐含并行性、易理解和易实现的优点,在实现生产过程的优化、提高生产效率与效益、节省资源等方面逐步发挥着重要作用。 人工鱼群算法是一种基于模拟鱼群行为的优化算法,它具有对目标函数、初始值和参数设定要求不高,具备并行处理能力和全局寻优能力等方面的优点。 本文主要研究了人工鱼群算法的改进与应用,主要研究内容如下: 对人工鱼群算法中拥挤度因子的性质、特点、作用机理,及其对优化结果的影响进行了全面分析,并选取测试函数进行验证。实验结果表明,拥挤度因子在克服局部极值、改善收敛速度和精度方面没有明显的优势。因此,实际运用中,可以忽略拥挤的因素,在简化算法的同时,拥有很好的收敛速度和优化精度,并保持较强的克服局部极值的能力。 在对人工鱼群算法的寻优机理深入分析研究的基础上,提出了四种自适应人工鱼群算法,通过赋予人工鱼更多的智能,使每条人工鱼都能根据鱼群的状态自动选择并适时调整自身的视野和步长,从而简化了参数设定,提高了收敛速度和寻优精度。实验结果表明,改进后的人工鱼群算法,在寻优精度、收敛速度及克服局部极值能力方面均有很大提高。 将人工鱼群算法应用于无线传感器网络的覆盖优化中,利用传感器节点的移动性,提出了一种基于人工鱼群算法的分布优化机制。仿真结果表明,该方法能够在目标区域内以较小的代价完成传感器网络节点的分布优化,提高网络的整体覆盖率。

【关键词】:
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP18;TP212.9;TN929.5
【目录】:

  • 中文摘要8-9
  • ABSTRACT9-11
  • 符号说明11-12
  • 第一章 绪论12-19
  • 1.1 课题研究的目的和意义12
  • 1.2 最优化计算12-14
  • 1.2.1 最优化问题12-13
  • 1.2.2 优化算法13-14
  • 1.3 群体智能算法及研究现状14-18
  • 1.3.1 群体智能14-15
  • 1.3.2 群体智能算法15-18
  • 1.4 论文各部分的主要内容18-19
  • 第二章 人工鱼群算法19-35
  • 2.1 引言19
  • 2.2 鱼群模式19-21
  • 2.2.1 人工鱼的结构19-20
  • 2.2.2 人工鱼的视觉20-21
  • 2.3 人工鱼模型21-27
  • 2.3.1 一些定义22
  • 2.3.2 行为描述22-25
  • 2.3.3 算法描述25-26
  • 2.3.4 人工鱼群算法的全局收敛基础26-27
  • 2.4 参数设计27-28
  • 2.5 拥挤度因子对优化的影响28-34
  • 2.5.1 拥挤度因子的定义28
  • 2.5.2 拥挤度因子的作用机理28-30
  • 2.5.3 仿真实验30-32
  • 2.5.4 分析和结论32-34
  • 2.6 本章小结34-35
  • 第三章 自适应视野和步长的人工鱼群算法35-53
  • 3.1 引言35
  • 3.2 人工鱼群算法的改进35-40
  • 3.3 自适应视野和步长的人工鱼群算法40-47
  • 3.3.1 基于平均距离的自适应人工鱼群算法41
  • 3.3.2 基于最优人工鱼的自适应人工鱼群算法41-43
  • 3.3.3 基于最优人工鱼和最近人工鱼的半复合自适应人工鱼群算法43
  • 3.3.4 基于最优人工鱼和最近人工鱼的复合自适应人工鱼群算法43-44
  • 3.3.5 改进后人工鱼群算法的特点44-45
  • 3.3.6 参数对优化的影响45-47
  • 3.4 仿真实验47-52
  • 3.5 本章小结52-53
  • 第四章 基于人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化53-67
  • 4.1 无线传感器网络概述53-58
  • 4.1.1 引言53-54
  • 4.1.2 无线传感器网络协议体系结构54-57
  • 4.1.3 无线传感器网络特点57-58
  • 4.2 无线传感器网络覆盖问题58-61
  • 4.2.1 覆盖优化问题常见模型分类58-60
  • 4.2.2 无线传感器网络覆盖控制问题面临的挑战60-61
  • 4.3 基于人工鱼群算法的WSN覆盖优化61-66
  • 4.3.1 无线传感器网络覆盖数学模型62-63
  • 4.3.2 仿真实验63-66
  • 4.4 本章小节66-67
  • 第五章 总结与展望67-69
  • 参考文献69-74
  • 致谢74-75
  • 攻读硕士学位期间发表的论文75-76
  • 学位论文评阅及答辩情况表76
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      本文关键词:鱼群算法及在无线传感器网络覆盖优化中的应用,由笔耕文化传播整理发布。



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