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针对遗传算法求解旅行商问题(TSP)时容易早熟、收敛速度慢等问题,提出一种基于探索—开发—跳跃策略的单亲遗传算法(EDJS-PGA)。该算法将基因移位、倒序、交换三种算子组合构成探索策略,用于扩展解的搜索空间,增强算法全局搜索能力;再将logistic混沌映射和改良圈操作融合为一种混沌映射改良圈算子,用于增强算法的局部搜索能力,构成开发策略;最后针对种群中的同优个体设计了近邻变异算子,构成跳跃策略,增强了算法跳出局部最优解的能力,使其兼具个体变异、局部优化、防止早熟等多重作用。通过对18个TSP实例进行仿真实验,结果表明EDJS-PGA相较于传统单亲遗传算法具有更高的求解精度和收敛速度,且最优解偏差率和平均误差率均处于较低水平;与其他文献对比,EDJS-PGA具有更强的鲁棒性和求解效率。 相似文献
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The tag detection ability of Passive Radio Frequency Identification (RFID) systems are critically challenged by the collision occurrence due to simultaneous responding tags during the identification process. The dynamic scheduling of the frame size governed by Dynamic Frame Size ALOHA(DFSA) process, by adjusting the frame lengths according to the size of tag population can avoid the collisions during the identification. However, the performance of DFSA majorly depends on the frame size selection policy which in previous studies was adopted to achieve the target of throughput maximization during a frame. This condition is obtained at the cost of equating the frame size up to the number of estimated tags responding during the time frame. This approximation enhances the throughput value but contributes to massive energy wastages as the frame lengths approach to a very large value in large tag population size. Therefore, it is essential to develop the new frame size estimation policy for DFSA achieving the aim of optimization between throughput and energy for improved time and energy performance. In this paper, we have proposed an EPC C1G2 standards based Novel-Q DFSA algorithm which optimizes the frame size accounting both the energy and the throughput. The combined throughput and energy trade-offs are measured through Energy–Time-Delay (ET) cost which is minimum for our proposed algorithm compared to the existing solutions. Furthermore, the Throughput-Time Delay product approves the stability in large population size making it suitable for numerous identification applications. 相似文献
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针对纸纱复合袋糊底机涂胶机构健康状况检测中的传感器优化布置问题,提出了一种改进的猴群算法( MA)。该算法以模态置信度( MAC)矩阵作为目标函数,通过正态分布方法构造初始种群来增强猴群的多样性;采用自适应的变动爬步长,提高了算法运行的速度和求解精度。以涂胶机构有限元模态分析结果为依据,对涂胶机构进行传感器优化布置,结果表明:改进的MA可以解决涂胶机构传感器优化布置问题,比简易猴群算法( SMA)寻优能力强、收敛精度高。 相似文献
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鉴于现有桥梁结构健康监测传感器优化布置方法中的模态置信准则,x、y和z三个方向不能同时优化。将三个平移自由度用作结构节点上的独立单元,建立相应的三维模态置信准则。为了提高优化算法的收敛速度和性能,引入混沌搜索来提高初始种群质量;利用Levy分布增加粒子搜索空间;利用Cauchy变异因子来改变全局最优解决方案,从而避免本地化最佳。仿真结果表明,三维传感器能更充分地反映桥梁不同自由度的状态,降低了监测系统的成本。此外,改进的量子粒子群优化算法具有更好的收敛速度和优化能力,可以更好地解决传感器的最优放置问题。 相似文献
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提出了一种无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法,根据能量等限制条件建立线性规划模型。考虑到网络最大生命期是NP难问题,在算法复杂度较低情况下,将网络最大生命期问题转化为网络最小归一化负载问题,在建立最大归一化负载聚合树过程中,不断调整负载较重节点的数据转发压力,最终建立一棵负载较轻的数据融合树,实现了网络生命期的最大化。通过仿真验证了算法的性能,并表明所提出算法可以有效延长网络生命期。 相似文献
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在大规模随机部署的无线传感器网络中,数据通常逐跳汇聚到Sink节点,因而与Sink邻近的节点需要转发大量的数据,从而导致了Sink邻近区域内的节点因能量耗尽而引起网络失效。此时,外层区域的节点仍剩余大量的能量。本文首先提出了网络生存期最大化部署的问题,分析了无线传感器网络数据转发的特点,基于此特点给出了梯度的节点密 密度部署方法,以提高能量利用率,最小化剩余能量,最后通过理论和实验分析了梯度部署方法的性能。 相似文献