混合WSNs中基于多目标优化的覆盖控制算法

针对无线传感器网络( WSNs)随机部署产生的区域覆盖率低、节点利用率差和能量不均衡的问题,引入移动传感器节点,将快速非支配排序遗传算法Ⅱ( NSGA-Ⅱ)运用到混合无线传感器网络覆盖控制部署并进行改进,采用分层编码策略,引入删除算子避免早熟,自适应改变交叉、变异概率提高局部搜索能力,获得较优解集后基于决策者信息偏好选择最优目标.仿真实验结果表明:有效解决了WSNs覆盖控制问题,可以在网络覆盖率最大化的同时,节点利用率较大且能耗系数较低,延长网络寿命.     

改进遗传模拟退火算法求解TSP

遗传算法和模拟退火算法均是解决TSP的有效方法,分析2种算法各自的优缺点,在已有遗传模拟退火算法的基础上进行改进并用于求解TSP.引用部分最近插入法、部分随机产生初始种群,减小了群体多样性与收敛速度的矛盾.在遗传算法中,使用精英保留策略对选择操作进行改进,保证种群的质量;引入进化逆转算子,使子代继承亲代的较多信息,增强搜索能力.经过国际公认的TSPLIB实验数据仿真验证,改进后的遗传模拟退火算法搜索最优能力提高.     

基于Guide滤波和NSCT-PCNN的图像增强

针对图像不均匀的特点,提出了基于Guide滤波和非下采样Contourlet变换（ NSCT）和脉冲耦合神经网络（ PNCC）的图像增强方法。首先,采用直方图均衡化和中值滤波分别对图像进行了预处理;其次,采用NSCT?PCNN对预处理后的图像分别进行分解,提取出高频子带系数和低频子带系数;然后,Guide滤波对高频子带系数和低频子带系数进行处理;最后通过对所有子带系数进行NSCT逆变换,得到增强后的图像。实验结果表明该算法优于其他方法,有更好的图像增强效果和视觉效果。