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为提升网络连通性能,对基于图论方法的光通信网络关键节点确定方法进行研究。依据图论方法建立光通信网络图论模型,利用自适应蚁群算法,求解图论模型,获取节点间的最优路径,优化光通信网络;利用基于局部中心性的关键节点确定算法,按照局部中心性指标选择网络初始点覆盖集,并剔除该点覆盖集,以迭代方式,选取令网络连通节点对提升最小的节点,将其回添至优化网络内,以点覆盖集内节点符合待剔除关键节点数为止,完成光通信网络关键节点确定。实验证明:该方法可有效优化光通信网络,提升网络连通性能;在无向无权与无向加权网络时,该方法均可精准确定关键节点,选择局部度和中心性指标作为关键节点确定的局部中心性指标,可提升关键节点确定精度。 相似文献
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图论在合理部署光传感器节点领域取得一定成果,优化部署光传感器节点是延长传感网络使用寿命的有效途径,为此,对光传感器节点进行部署优化。基于图论构建光传感器网络节点模型,将光传感器网络划分成多个网格,每个网格配置一个活动节点、多个冗余节点,计算光传感器节点负载情况;考虑节点负载量,基于萤火虫算法(GSO)部署光传感器节点,将传感器节点等同于萤火虫,覆盖信号强度为荧光素浓度,计算网格内光传感器节点移动概率、判断节点移动方向,实现光传感器节点的优化部署。光传感器仿真部署结果如下:该方法部署的光传感器节点覆盖率广、节点移动距离和较短,有效延长光传感器网络寿命。 相似文献
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基于蚁群算法的传感器网络节点部署设计 总被引:3,自引:0,他引:3
传感器网络节点的人工部署是一类重要的应用方式,为了解决传感器网络节点部署位置的优化问题,提出了基于蚁群算法的传感器网络节点部署设计算法Easidesign.针对蚁群算法在解决传感器节点部署的扩展性问题,提出了贪婪策略、额外信息素蒸发机制等改进方法.Easidesign算法最大特点是充分考虑到当sink节点处于不同位置时对传感器节点部署设计的影响,并且能保证每个部署的节点与sink的连通性,因此Easidesign具有很大的实用价值.通过大量仿真与实验,不仅证明了算法的有效性,而且给出了如何设计算法中的关键参数等问题. 相似文献
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针对传统级联失效模型中冗余参数固定不变的问题,该文综合考虑节点受攻击程度不同和失效过程中网络拓扑的动态变化,建立了基于节点冗余容量动态控制(DRC)的级联失效模型.通过定义网络相变临界因子θ衡量节点失效引发级联失效的概率,分析了网络鲁棒性与θ之间的相关性,并结合度分布函数详细推导了θ的解析表达式,基于解析表达式提出了两种网络鲁棒性提升策略.仿真结果表明,在模型网络和真实网络中,根据被攻击节点度的不同,通过调整节点初始负载参数可以有效提高目标网络的鲁棒性;DRC模型下级联失效传播范围较τ Motter-Lai(ML)模型显著减小. 相似文献
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传统复杂网络重要节点评估存在评估准确率较低的问题,因此对基于概念格的复杂网络重要节点评估进行研究。以重要节点评估网络示意图为基础,对网络直接与平均距离进行计算,从而复杂网络节点中心度,实现对复杂网络重要节点的评估。根据模拟实验证明,基于概念格的复杂网络重要节点评估与传统方法相比,评估准确率提高14%。 相似文献
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鉴于无线传感网络关键节点探测算法的研究基础,设计了一种基于历史连接数据预测机会网络关键节点的算法(HDPA)。考虑到节点间连接时长与频率对连通概率的影响,提出了一种连通概率的计算方法。将研究时间切分成若干个周期,利用历史连接数据对各周期的连通概率进行计算。将所得时序周期的连通概率进行趋势分析,根据其走势应用相应的指数平滑法预测未来周期内的连通概率,从而得到一个概率连通图。将疑似节点从图中删除,计算概率连通子图的连通概率即可得到该节点成为关键节点的概率。最终将节点概率大于0.5的节点预测为关键节点。实验结果表明,HDPA具有较高准确度和较好扩展性。 相似文献
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针对复杂网络关键节点检测算法准确性低及可靠性不足的问题,结合图神经网络(Graph Neural Network, GNN)模型提出了一种新的复杂网络关键节点检测算法。将复杂网络建模为图模型,通过注意力机制学习每个邻居节点的权重;利用GNN强大的图学习和推理能力,评估网络中节点与连接的关键性评分;采用强化学习(Reinforcement Learning, RL)搜索GNN的超参数,从而提高关键节点检测算法的可扩展性及可靠性。仿真实验结果表明,由该算法检测的关键节点具有较高的准确性,并且具有较快的运算速度。 相似文献
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在无线感知网络节点部署中,目标区域的覆盖率大小对信号检测的效果具有重要的意义,通过智能优化算法来提高区域覆盖率已成为当前无线感知网络节点部署领域的研究热点之一。为了提高分布式无线感知网络对目标区域内的重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点的投放,论文提出了一种分布式无线感知网络节点部署算法。该算法首先通过随机部署满足连通性的少量感知节点后初次工作来定位和估计出重点区域,然后将估计出的重点区域融入到粒子群算法的目标函数和粒子更新方程中实现对感知节点的重新部署,从而更好的优化了重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法及其他优化算法相比,论文所研究的算法有更高的覆盖率和更低的迭代次数。 相似文献
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针对低地球轨道卫星网络节点高动态性的问题,提出一种面向星地融合网络的星上管控节点动态部署方法。首先,基于星地融合网络结构复杂多变和星上节点处理能力受限的特点设计主从协同管控的星地融合组网架构;其次,提出星上管控节点部署模型,该模型以星上管控节点部署成本作为优化目标函数,综合考虑业务QoS和网络负载等约束条件,旨在通过优化控制器的数量和位置来改善卫星组网响应时延;最后,采用强化学习方法快速求解不同网络拓扑状态下的星上管控节点数量和部署位置。仿真实验分析了所提算法、加速粒子群算法(ASPO)及最优搜索算法(OptSearch)在星上管控节点动态部署数量和平均组网响应时延上的对比结果,从而验证所提算法在星上管控节点部署中具有一定的优越性。 相似文献
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覆盖问题是无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)设计中的首要问题,尽可能优化区域覆盖率是提升网络感知性能的直接手段.鉴于此,提出一种基于改良型麻雀搜索算法(Reformative Sparrow Search Algorithm, RSSA)的节点部署优化方案.首先,在算法搜索阶段,... 相似文献
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