基于改进鱼群算法的WSN覆盖优化策略

本文提出了一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化策略.通过对人工鱼群视野范围和步长的自适应调整,提高了算法的寻优精度、收敛速度以及稳定性;再结合WSN网络覆盖的性能,使网络覆盖得以优化.仿真结果表明,改进的人工鱼群算法优化的网络覆盖率比基本人工鱼群算法的网络覆盖率提高了17％.     

基于蚁群和鱼群的混合优化光网络动态RWA算法

基于蚁群算法和鱼群算法提出一种混合优化算法用于解决光网络动态RWA问题。重点研究了将人工鱼群算法的拥挤度概念引入到蚁群算法中,改进了蚁群算法初始解获取和状态转移选择,提高了算法速度和寻优能力。通过仿真分析,混合优化算法能降低光网络中的阻塞率,提高资源利用率,验证了算法的可行性和有效性。     

基于混沌鱼群改进算法的无线传感网覆盖优化

针对无线传感器节点覆盖分布极不均匀,冗余度高,导致网络覆盖率低、成本高的问题,提出一种改进人工鱼群算法进行优化的覆盖方法。采用以节点的有效覆盖率、利用率和功耗作为优化目标,建立相应的数学模型,然后通过引入混沌初始化和自适应步长、视野的搜索机制对算法进行改进,并使用改进后鱼群算法对模型进行求解,得到优化的无线传感器网络覆盖方案。通过与原始鱼群算法的对比仿真,得出结果表明改进后的算法提高了节点的覆盖率,在一定程度减少了冗余度,使网络的有效生存时间得到了延长。     

面向目标跟踪的物联网感知层节点部署优化研究

针对目标跟踪物联网感知层节点动态部署的特点,在人工鱼群算法和虚拟力算法的基础上,设计了融入虚拟力影响的人工鱼群控制算法,给出了算法的参数自适应调整策略,该算法利用节点间的虚拟力来影响人工鱼的觅食行为和追尾行为,指导人工鱼群的进化过程,加快算法的收敛性。仿真实验结果显示,算法能快速有效地实现无线传感器网络节点的部署优化,与人工鱼群算法和虚拟力算法相比,该算法不仅全局寻优能力强,且收敛速度快,可有效提高网络覆盖率,优化网络性能。     

边失效概率不同情况下网络全终端可靠度的近似计算

用可靠性多项式计算网络全终端可靠度是评估网络拓扑结构德定程度的重要依据,精确计算可靠性多项式是一个NP-hard问题.本文通过对基于产生孤立点的概率随机事件的定义,运用概率不等式变换,给出了点可靠、边以不同的概率相互独立失效时,网络全终端可靠度的上界表达式,在可靠度近似计算过程中避免了对网络边割集和路集的搜索.最后,在...     

自适应视野的人工鱼群算法求解最短路径问题简

针对基本人工鱼群算法的参数视野固定不变导致算法后期收敛速度慢、运算量大、易陷入局部最优等问题,提出自适应视野的改进人工鱼群算法。改进后的算法只对人工鱼的觅食行为的视野进行调整,使其随着算法的迭代次数的增加而逐渐减小,但当视野小于初始值的一半时,停止减小,使其等于初始值的一半。将提出的改进型人工鱼群算法应用到求解基于道路网络的最短路径问题中,并通过实验证明了改进后的人工鱼群算法比基本人工鱼群算法及蚁群优化算法收敛速度快、计算量小,而且更加准确和稳定。     

基于全终端可靠度的网络扩充问题的研究

分析了计算机通信主干网络的扩充设计问题,建立了一个在网络全终端可靠度约束下,使扩充网络所投入成本极小化的优化模型,利用混合遗传算法对其进行了优化求解。通过实例分析,能够得到较为满意的结果,表明文中的研究方法可以应用在实际网络中。     

基于动态人工鱼群优化的WSN分簇算法

将群智能优化算法引入无线传感器网络分簇路由协议的设计能有效地节约节点能量和提高分簇效率.针对基本人工鱼群算法在运算速度方面的不足,提出了一种基于动态人工鱼群优化的无线传感器网络分簇算法,算法为了同时具有较好的全局搜索和局部寻优能力,更快地得到最优分簇结果,在一次迭代进化中除了考虑人工鱼的觅食行为、聚群行为和追尾行为的寻...     

VNE-AFS：基于人工鱼群的网络虚拟化映射算法

虚拟网络资源映射是云计算研究领域的一个难点问题。以降低底层网络映射开销为目标,提出一种基于人工鱼群的网络虚拟化映射算法VNE-AFS。根据虚拟网络请求对底层网络节点和链路的约束关系建立二进制组合优化模型,并利用人工鱼群算法实现虚拟网络资源向底层网络资源的近似最优映射。实验结果表明,与现有的虚拟网络映射算法相比,该算法有效地降低了底层网络的开销和求解时间,提高了虚拟网络映射的成功率、平均收益和资源利用率。     

基于遗传的人工鱼群优化之武装直升机对地攻击火力分配决策

结合遗传算法和人工鱼群算法的优点对武装直升机对地攻击作战的火力分配问题进行研究,建立了火力分配的教学模型,并利用基于遗传算法的人工鱼群优化算法实现武装直升机对地攻击的火力分配.仿真实验结果表明,基于遗传算法的人工鱼群优化算法解决火力分配问题不仅收敛速度快、效果好,而且运行速度快、求解精度高,满足火力分配实时性和准确性的...