简介:针对粒子群算法无线传感器网络(WSN)覆盖优化中算法稳定性较差,后期收敛速度慢和易陷入局部最优问题,本文提出了一种自适应扰动混沌的粒子群(AdaptiveDisturbanceChaoticParticleSwarmOptimization,简称ADCPSO)的覆盖增强算法。一是在覆盖范围中应用改进的混沌Tent映射对粒子初始化,提高了种群的求解质量和算法的稳定性;二是采用非线性递减的惯性权重和学习因子自适应操作;三是根据一定概率对粒子位置进行扰动更新,避免粒子陷入局部收敛的问题。仿真结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力,稳定性好,提高了网络覆盖率。
简介:在有向传感网络(DirectionalSensorNetworks,DSN)中,关于覆盖目标的传统研究主要关注于最大化网络寿命,而忽略了目标覆盖的质量问题,尤其是具有异构覆盖要求的不同目标。为此,提出基于覆盖质量感知的最大化网络寿命(CoverageQualityaware-basedNetworkLifetimeMaximization,CQ-NLM)算法。CQ-NLM算法通过以最少的活动节点数最大化不同目标的覆盖质量,进而提高网络寿命。CQ-NLM算法先通过概率感测模型建立目标的覆盖概率,将剩余能量高的节点优先加入活动候选集。然后,建立目标函数,再由混合整数线性规划求解目标函数,进而提高网络寿命。仿真数据表明,与同类算法相比,提出的CQ-NLM算法以少的活动节点数换取了高的网络寿命。
简介:摘要:数据结构作为计算机科学的核心,已经成为人们必须掌握的一切信息知识。作为经典的最短路径算法,Dijkstra算法数据结构被在生活中的各方面都有所体现。本文从数据结构和最短路径算法的定义入手,介绍了Dijkstra算法的算法优缺点和算法实例,最后阐述了最短路径算法在现实生活中的作用,说明该算法的重要意义。