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1.
无线传感器网络研究进展   总被引:364,自引:21,他引:343  
无线传感器网络因其巨大的应用前景而受到学术界和工业界越来越广泛的重视.介绍了无线传感器网络的基本概念以及具有应用代表性的研究项目,总结提出了网络协议体系结构框架并简要介绍了各主要研究方向的最新进展,本文还针对最受关注的数据链路层协议、网络层路由协议、协议栈优化、能耗管理以及网络仿真技术等几个研究热点做了比较详细的研究进展综述.  相似文献
2.
具有变异特征的蚁群算法   总被引:205,自引:3,他引:202  
蚁群算法是一种新型的模拟进行算法,初步的研究已经表明该算法具有许多优良的性质,但该算法也存在一些缺点,如计算时间较长。  相似文献
3.
遗传算法综述   总被引:160,自引:3,他引:157  
遗传算法来源于进化论和群体遗传学,是计算智能的重要组成部分,正受到众多学科的高度重视。本文系统综述了遗传算法的发展历程,理论研究和应用研究,并进行了分析和评价。  相似文献
4.
一种保证全局收敛的PSO算法   总被引:102,自引:5,他引:97  
在对基本PSO算法分析的基础上,提出了一种能够保证以概率1收敛于全局最优解的PSO算法——随机PSO算法(stochastic PSO,SPSO),并利用Solis和Wets的研究结果对其全局收敛性进行了理论分析,给出了两种停止进化微粒的重新产生方法.最后以典型优化问题的实例仿真验证了SPSO算法的有效性.  相似文献
5.
植物生长建模与可视化——回顾与展望   总被引:99,自引:0,他引:99       下载免费PDF全文
回顾了植物生长的建模与可视化研究.为了加深对不同模型的目的、内涵与局限性的 理解,该文对植物生长模型进行了分类.在植物生长机研究中,对目前常见的分形方法、随机过 程、人工智能等建模方法的特点进行了比较分析.分别介绍了植物仿真与可视化方面的研究进 展及其相关技术,以及植物生长软件的发展状况.最后,总结了该领域研究中存在的主要问题, 并讨论了未来研究与应用方面的发展趋向及其前景.  相似文献
6.
基于MATLAB的粒子群优化算法及其应用   总被引:65,自引:2,他引:63  
该文探讨了粒子群优化算法及其改进,并提出了算法的离线性能评估准则和在线性能评估准则。在此基础上重点研究了MATLAB环境中粒子群优化算法的仿真方法,主要包括数据结构设计、参数编码以及进化信息跟踪等关键内容。最后,对典型的多峰函数优化试验表明:作者开发的粒子群优化算法结构简单,运行快,是一个通用有效的优化工具。  相似文献
7.
求解旅行商问题的混合粒子群优化算法   总被引:62,自引:2,他引:60  
高尚  韩斌  吴小俊  杨静宇 《控制与决策》2004,19(11):1286-1289
结合遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的思想,提出用混合粒子群算法来求解著名的旅行商问题.与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较,24种混合粒子群算法的效果都比较好,其中交叉策略D和变异策略F的混合粒子群算法的效果最好,而且简单有效.对于目前仍没有较好解法的组合优化问题,通过此算法修改很容易解决.  相似文献
8.
基于混沌变量的模拟退火优化方法   总被引:60,自引:4,他引:56  
王子才  张彤 《控制与决策》1999,14(4):381-384
基于混沌变量,提出一种混沌模拟退火优化方法,给出了初始温度的方法。利用混沌变量对当前点进行扰动,随着搜索的深入逐渐减小扰动的幅度。数值计算结果表明,该方法可以显著提高求解全局优化问题的计算效率。  相似文献
9.
基于遗传算法的退火精确罚函数非线性约束优化方法   总被引:54,自引:1,他引:53  
提出了一种新的基于遗传算法求解非线性约束优化的方法,通过自适应的退火罚因子和不可微精确罚函数未处理的约束条件,可以使算法逐渐收敛于可行的极值点,仿真结果表明该方法有较刘的求解精度。  相似文献
10.
Renormalization group analysis of turbulence. I. Basic theory   总被引:54,自引:0,他引:54  
We develop the dynamic renormalization group (RNG) method for hydrodynamic turbulence. This procedure, which uses dynamic scaling and invariance together with iterated perturbation methods, allows us to evaluate transport coefficients and transport equations for the large-scale (slow) modes. The RNG theory, which does not include any experimentally adjustable parameters, gives the following numerical values for important constants of turbulent flows: Kolmogorov constant for the inertial-range spectrumC K=1.617; turbulent Prandtl number for high-Reynolds-number heat transferP t =0.7179; Batchelor constantBa=1.161; and skewness factor¯S 3=0.4878. A differentialK- model is derived, which, in the high-Reynolds-number regions of the flow, gives the algebraic relationv=0.0837 K2/ , decay of isotropic turbulence asK=O(t –1.3307), and the von Karman constant=0.372. A differential transport model, based on differential relations betweenK, , and, is derived that is not divergent whenK 0 and is finite. This latter model is particularly useful near walls.  相似文献
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