基于粗糙集的无向图最小支配集启发式算法

图的最小支配集在许多领域有广泛应用,但其求解是一个NP问题.针对现有近似求解算法的复杂度和精度有待改进的问题,基于粗糙集理论提出一种低复杂度、高精度的最小支配集启发式求解算法.首先,利用图的邻接矩阵构造诱导决策表,证明了图的最小支配集与其诱导决策表的最小属性约简等价.然后,提出一种启发式的最小支配集近似算法.该方法采用前向和后向搜索机制,有效提高了最小支配集求解的近似精度;采用累积策略计算诱导决策表的正域,有效降低了计算复杂度.最后,在公用数据集上与典型算法进行了实验对比分析,结果表明该算法在运行效率方面具有明显优势,能得到更高精度的近似最小支配集,且输出结果具有较好的稳定性.     

求解约束优化问题的引导多目标差分进化算法

将约束优化问题转化为带偏好的双目标优化问题,用差分进化算法求解转化问题。为了克服基于Pareto支配关系的多目标算法求解转化问题时没有考虑问题偏好、收敛慢等缺点,借助多目标α-支配关系的特点,提出了基于动态α-支配的新适应度函数。新适应度函数根据种群中可行解的比例动态平衡进化过程中对两个目标的偏好,引导算法不断向问题的偏好区域靠近,从而快速收敛到约束优化问题的最优解。对6个标准测试函数的数值实验结果表明:基于α-支配的动态引导多目标差分进化算法能快速收敛到问题的最优解。与3种经典高效算法的比较说明,所提出算法的鲁棒性强且效率高。     

计及碳排放的风-光-抽水蓄能系统容量优化配置方法

合理的系统容量配置方案是开发利用可再生能源的重要基础.文中提出了一种并网型风-光-抽水蓄能联合运行系统容量优化配置方法,该方法以成本最低、经济效益最大、碳排放量最小为优化目标建立系统模型,基于中国东南沿海某近陆海岛的真实数据,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解.然后,引入灰色关联分析法实现无偏折中策略获取最优容量配置方案.仿真结果表明,联合运行系统能在最大限度利用风能和太阳能的基础上实现连续稳定运行;引入灰色关联分析法决策最优容量配置方案是可行的,且联合运行系统在全项目周期里的碳排放量随着灰色关联度的增大而减小;适当提高风电和光伏发电入网率能够降低系统成本、提高经济效益、减少碳排放量.     

基于强化多目标差分进化算法的电-气互联系统最优潮流计算

随着综合能源系统的提出,电网和天然气网之间联系越来越紧密.为了保证电-气互联系统的安全、经济运行,需要对其进行联合规划研究.首先根据系统具有大规模、多维、非凸、非线性等特性,提出一种电-气能源互联系统的多目标优化调度模型;其次,针对多目标求解算法中种群收敛性和分布性冲突不断加剧的现象,提出一种加强非支配解占优关系的多目标差分进化算法;最后,以IEEE 30节点电力系统和比利时20节点天然气系统为例,说明了所提算法能够对所考虑的目标函数产生分布良好的帕累托最优前沿,而且可以在高维目标求解中得到一组较好的优化解,以此满足不同工况下系统的运行要求.     

一种基于反向CDS树的异构WSNs拓扑构建方法

在无线传感器网络中,拓扑控制是节约能源、延长生命周期的一项关键技术。现有拓扑控制方法的研究主要集中在同构网络,对此,面向异构网络提出了一种低信息复杂度的基于反向连通支配集树的分布式拓扑构建算法。基于最小连通支配集构建虚拟骨干树,改进了A3G算法中节点的适应度函数和算法流程,优化了产生的连通支配集的规模和通信开销,进一步降低信息复杂度,在保证连通性的同时关闭网络冗余节点以降低能耗。理论分析和仿真实验证明,算法能够以较小的时间和通信代价构建拓扑,延长网络生命周期。     

无线传感网络中能量均衡的连通支配集算法

连通支配集是无线传感器网络中构建虚拟骨干网络的重要手段.由于支配集中节点的能耗相对其他节点要多,支配集中剩余能量较小的节点决定了虚拟骨干网的生命周期.现有算法或者只是关注构造较小的支配集,或者没有考虑调整能耗极快的支配节点.提出了一种能量均衡的连通支配集算法,基于节点剩余能量和连通度构造支配集,在网络运行过程中根据耗能速度,提前选择候选支配节点,分流负载过重的支配节点.仿真结果表明,新算法能以较小消息开销,有效延长网络寿命.     

无线传感器网络中的连通支配集求解算法

连通支配集在无线传感器网络中有着重要的作用,通过对连通支配集的深入分析得到了关于连通支配集的一个新特性,即最小连通支配集是图的一棵包含最多叶子节点的生成树中的非叶子节点的集合。根据这个结论设计了一种全新的连通支配集求解算法,即通过建立一棵含叶子节点较多的生成树来寻找一个较小的连通支配集。仿真实验表明,新算法较前人的算法有明显的改进。     

无线传感器网络的连通成簇算法

在大规模无线传感器网络中,层次型拓扑可有效地提高节点的能量效率,延长网络的生存时间.本文提出一种基于连通支配集的分布式分簇算法,利用剩余能量较优的节点来担任簇头的角色,使整个网络的能量均衡消耗;在簇内与簇间通信能力相同情况下,使所有的簇头节点构成一个连通子网,以简化簇间通信的约束条件,提高簇间通信的能量效率;模拟实验表明算法的可行性以及有效性,能进一步延长网络的生存时间,可应用于无线传感器网络的层次型拓扑控制.     

基于最高连接度的WSN交叠分簇算法

本文对无线传感器网络的分簇算法进行了研究,提出了一种分簇算法.该算法将网络分成若干个相互交叠的簇,从而产生网关节点,并利用连通支配集理论优化网络的拓扑结构,选取剩余能量值高的网关节点成为支配节点作为,均衡了网络的负栽和能量消耗,达到了延长网络生命时间的目的.     

无线传感器网络中一种启发式最小连通支配集算法

针对最小连通支配集问题设计了一种具有较高能量效率的启发式算法．算法首先把网络中所有的节点作为最小连通支配集的一个初始解,然后利用启发式修剪策略剔除冗余节点从而减小最小连通支配集的大小,直到没有冗余节点存在．文中将算法分成集中式和分布式两种情况进行了详细讨论．仿真结果表明,由于实现简便,该算法与其他已有算法相比较,在算法复杂性和算法稳定运行时间上有一定的优势．