基于人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对网络节点严重冗余而导致的网络成本增加、生命周期过短等缺陷,提了一种基于人工鱼群算法的覆盖优化方法.首先以节点的利用率和网络有效覆盖率作为优化目标,建立相应的数学模型,然后采用人工鱼群算法对模型进行求解,得到无线传感器网络的最优覆盖方案.仿真结果表明,人工鱼群算法提高了无线传感器网络节点的覆盖率,减少了传感器节点冗余,有效降低了网络成本,网络生存时间得到了延长.     

基于改进鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化

为了改善传感器节点在网络中随机部署时的不合理分布和提高节点的网络覆盖率,以网络覆盖率、节点利用率和能耗均衡程度为优化目标,提出了改进人工鱼群的无线传感器网络覆盖优化算法.该改进的算法利用混沌运动的遍历性,克服了人工鱼群算法陷入局部最优的缺点,提高了算法的全局搜索能力,同时结合反馈策略,优化了求解效率.仿真结果表明,在全局范围内,新算法可以求解得到更优的解,能以较少的工作点达到更好的网络覆盖优化效果,而且网络能耗也比较均衡.     

基于改进人工鱼群算法在无线传感网络覆盖优化中的研究

针对无线传感网中的节点存在冗余以及网络成本增加等问题,本文提出了一种改进的人工鱼群算法的覆盖优化.本文首先建立以节点的利用率和覆盖率的数学模型,其次对人工鱼群算法进行改进,一是在初始化阶段使用概率密度函数来对鱼群个体的初始位置进行分布,有效的避免鱼群个体初始无序的状态;二是在觅食阶段中使用混沌算法对鱼群位置个体进行干扰,有效的减少鱼群个体向局部最优解的靠近的时间;三是在聚群行为中使用高斯变异,从而减少全局最优解的产生的时间.改进后的人工鱼群算法对模型求解,得到最优的覆盖方案,仿真实验表明能够有效的提高网络覆盖效果,以及节点的利用率,降低网络成本消耗.     

基于粒子群算法的无线传感网络覆盖优化策略

无线传感器网络覆盖控制是研究在保证服务质量条件下,为了实现网络覆盖范围的最大化.采用覆盖优化策略及算法的应用,有助于网络节点能量的有效控制、感知服务质最的提高和网络生存时间的延长.提出基于概率测量模型的粒子群优化策略,以网络有效覆盖率为优化目标,通过粒子群算法实现覆盖控制并详细分析了传感半径对覆盖性能的影响.仿真实验表明,粒子群优化策略的有效覆盖率达到了85.63%,能有效地实现无线传感网络覆盖优化.     

大规模无线传感器网络覆盖优化算法

为了增强三峡库区水环境监测的大规模无线传感器网络（WSNs）覆盖效果和延长大规模WSNs生存时间,采用混沌人工鱼群算法。首先以最大化网络覆盖率作为优化目标,建立WSNs覆盖模型,将具有遍历性特点的混沌系统引入到人工鱼群算法中,能够有效避免算法长时间位于局部极值附近。仿真结果表明：改进的人工鱼群算法提高了网络的覆盖率,有效减低了网络的成本。     

无线传感网络覆盖的粒子进化优化策略研究

为了实现网络覆盖范围的最大化,延长网络寿命,本文在粒子进化的多粒子群算法的基础上提出了一种无线传感网络覆盖优化策略.通过多种群并行搜索,采取粒子进化理论使陷入局部最优的粒子迅速跳出,有效地避免了基本粒子群算法容易出现的"早熟"问题,提高了算法的稳定性.通过仿真实验分析了节点感知半径对覆盖性能指标的影响.覆盖率和收敛速度随着感知半径的增大逐渐增大和加快.仿真实验结果表明粒子进化的多粒子群优化策略比基本粒子群算法、传统遗传算法和新量子遗传算法具有更好的覆盖优化效果.     

基于混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对无线传感器网络随机播撒的节点严重冗余并且导致网络寿命短、覆盖效率不高等缺陷,提出了一种混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化算法;将节点的利用率和覆盖率作为优化目标函数,建立与之对应的数学模型,之后用混沌人工蜂群算法改善人工蜂群算法陷入局部最优、收敛慢等问题,提高算法收敛速度和精度,对节点覆盖模型进行求解,得出网络最优覆盖方案;通过实验仿真,提出的算法提高了无线传感器网络的覆盖率,覆盖率可达93.48%以上,减少了网络节点冗余,提高了网络寿命,降低了网络成本。     

基于人工鱼群算法的无线室内定位优化

针对基于BP神经网络室内定位算法收敛速度慢和定位精度低的问题,提出了改进的人工鱼群算法( AFSA)和距离加权质心法。通过改进人工鱼觅食和寻优方式来提高人工鱼全局寻优的能力和速度,并用该算法来选取室内定位神经网络参数;通过改进的加权质心法计算距离,以减小室内复杂环境干扰造成的定位的误差。实验证明该改进方法使室内定位的平均精度比BP神经网络模型提高8%左右,并提高了室内定位的可靠性。     

基于改进粒子群的无线传感网络覆盖优化方法

常规的无线传感网络覆盖方法一般采用三角划分策略,存在覆盖节点分布不均匀、覆盖范围有限、覆盖率较低等不足,具有较大的局限性。针对此问题,引入改进粒子群算法,提出一种全新的覆盖优化方法。首先,设计无线传感网络区域覆盖,使传感器节点均匀覆盖在整个待监测物体所在区域;其次,建立节点感知模型,实时反映像素点与无线传感器节点距离的动态变化;最后,设计基于改进粒子群的覆盖优化算法,实现无线传感网络覆盖率最大化的目标。实验结果表明,所提方法能够显著提高网络区域覆盖率,覆盖率均在96%以上,全局覆盖优化能力较强。     

无线传感网络覆盖算法及仿真研究

研究无线传感器覆盖算法,针对标准粒子群算法的网络覆盖存在收敛速度慢、易于陷入局部最优值的问题,为满足动态节点选择实时性的要求,提出一种多粒子群的无线传感网络覆盖算法.以无线传感器最大覆盖率为目标函数,通过多个粒子群彼此独立地搜索解空间,加大粒子的搜索范围,减小陷入局部最优的可能性.采用进化粒子,使粒子覆盖更有效率,提高了算法的寻优能力,有效地避免了标准粒子群算法容易出现的"早熟"问题,提高了算法的稳定性.仿真实验表明,与标准粒子群算法、传统遗传算法和新量子遗传算法的优化效果相比较,其覆盖率分别提高了8.39%、3.07%和0.75%;收敛速度提高了25.3%、23.8%和23.8%,证明粒子进化的多粒子群方法有效地优化无线传感网络,实现节点选择的实时性要求.     

基于人工鱼群算法的空洞探测

针对目前解决空洞探测算法复杂度高,近似解不能很好地逼近于最优解等问题,提出了一种基于人工鱼群算法解决空洞探测的方法。该方法将每一条鱼视为一个空洞,将理论时间与观测时间的误差作为鱼游动的标准,以鱼群逐渐向空洞实际位置游动对应的误差逐渐变小为基本思想,将在最小误差情况下对应的鱼群位置作为空洞位置。经计算仿真表明,该算法迭代次数少,复杂度低,能很好地逼近于最优解,是一种解决空洞探测的有效算法。     

粒子群和人工鱼群混合优化算法

提出基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,并成功应用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题和求解复杂化学方程根的问题。仿真结果表明,混合粒子群算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度。     

云人工鱼群算法

借鉴人工鱼群算法的思想,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种新的人工鱼群算法——云人工鱼群算法,并用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题。计算机仿真结果表明,云人工鱼群算法具有计算精度较高,搜索速度较快等特点,具有一定的参考和应用价值。     

引入贪心鱼群的改进人工鱼群算法

针对人工鱼群算法(AFSA)局部寻优不精确等问题,提出一种引入贪心鱼群改进人工鱼群算法(IAFSASF)的方法.贪心鱼群具有不同于普通鱼群的行为策略,在觅食行为中贪心鱼群紧紧跟随在最优适应度的人工鱼的附近进行食物搜索,而不执行追尾和聚群行为,因此,贪心鱼群具有更好的局部寻优能力.实验证明:IAFSASF比原有算法在减少时间复杂度的同时有效提高了求解精度.     

基于人工鱼群算法的协同过滤推荐算法

基于原始人工鱼群算法,提出在觅食行为中保留较优值以替代随机值,在追尾和聚群行为中比较最优值和中心值再作移动行为的选择,在迭代进行中,实现视野的自适应调整.这样改进后的人工鱼群算法应用于协同过滤推荐系统中,实现用户聚类,从而提高协同过滤推荐系统的最近邻查询速度,降低搜索开销.实验测试结果显示了改进的人工鱼群算法具有收敛速度快,稳定性高的特性,且能获得较优的聚类目标值.将改进的人工鱼群算法用于协同过滤推荐算法中,提高了算法的推荐精度.     

求解全局优化问题的混合人工鱼群算法

把Powell算法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到自适应人工鱼群算法中,构成一种基于Powell算法和自适应人工鱼群的混合算法。该算法充分利用了自适应人工鱼群算法的全局收敛性和Powell算法的强局部搜索能力,使得混合算法的全局收敛性能得到了改善,并且减少了计算量。计算机仿真结果表明,自适应混合人工鱼群算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛。     

人工鱼群与微粒群混合优化算法*

针对人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与微粒群混合优化算法。算法的主要思想是先利用人工鱼群的全局收敛性快速寻找到满意的解域,再利用粒子群算法进行快速的局部搜索,所得混合算法具有局部搜索速度快,而且具有全局收敛性能。最后,以五个标准函数和一个应用实例进行测试,测试结果表明,提出的算法在一定程度上避免了陷入局部极小,加快了收敛速度且提高了搜索精度。     

一种基于人工鱼群和文化算法的新型混合全局优化算法*

提出一种基于人工鱼群和文化算法的新型混合全局优化算法,该混合算法的思想是将人工鱼群嵌入文化算法框架中,作为种群空间的一个进化过程;通过从进化种群中获得的知识组成知识空间,两空间具有各自群体并独立并行演化,从而实现增加人工鱼群的群体多样性。最后通过数值实例仿真结果表明,本算法具有较高的计算精度和收敛速度。     

改进的人工鱼群算法在频率分配中的应用

在蜂窝移动通信网络中,为了应用有限的可用频谱来满足不断增长的客户需求,运用一定的优化算法合理规划频率资源显得尤为重要。针对这一问题,提出了一种改进的人工鱼群算法。算法引入了变异算子,来增强种群的多样性;采用动态调整步长,较好地平衡了全局和局部搜索能力;用整个人工鱼群的中心位置和全局极值位置代替人工鱼邻域中心位置和邻域极值位置,从而减少了算法的计算量,提高了运算精度。仿真结果表明,改进后的算法能够很好地解决频率分配问题,提高了算法的收敛率和收敛速度。     

一种基于人工鱼群的混合聚类算法

聚类分析是数据挖掘的核心技术之一,它是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。文中通过分析K-平均算法的优缺点,提出了一种基于人工鱼群算法的聚类分析算法,并把它与传统的K-平均算法结合得到一种新的混合聚类算法。仿真实验表明,该算法是有效的,具有聚类速度快、精度高特点。