计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
7期
1820-1824,1832
,共6页
徐奕昕%白焰%赵天阳%王仁书
徐奕昕%白燄%趙天暘%王仁書
서혁흔%백염%조천양%왕인서
无线传感器网络%泊松分布%k重覆盖率%能耗%可靠性%多目标差分进化算法
無線傳感器網絡%泊鬆分佈%k重覆蓋率%能耗%可靠性%多目標差分進化算法
무선전감기망락%박송분포%k중복개솔%능모%가고성%다목표차분진화산법
Wireless Sensor Network (WSN)%Poisson distribution%k-coverage rate%energy consumption%reliability%multi-objective differential evolution algorithm
针对无线传感器网络中k重覆盖率、能耗、可靠性难以协调的问题,在节点呈泊松分布的假设下,提出了多目标优化的覆盖控制.针对多目标差分进化算法在种群初始化、参数控制和种群维护中的不足,分别设计了种群正交初始化、参数自适应控制和动态种群维护策略,提出了改进的多目标差分进化(I-DEMO)算法对模型进行求解.仿真结果表明,该控制策略能够在达到81.2％的3重覆盖率的同时有效降低能耗并保障可靠性,I-DEMO可以支配传统算法76％的Pareto前沿.该算法同样适用于求解其他多目标问题.
針對無線傳感器網絡中k重覆蓋率、能耗、可靠性難以協調的問題,在節點呈泊鬆分佈的假設下,提齣瞭多目標優化的覆蓋控製.針對多目標差分進化算法在種群初始化、參數控製和種群維護中的不足,分彆設計瞭種群正交初始化、參數自適應控製和動態種群維護策略,提齣瞭改進的多目標差分進化(I-DEMO)算法對模型進行求解.倣真結果錶明,該控製策略能夠在達到81.2％的3重覆蓋率的同時有效降低能耗併保障可靠性,I-DEMO可以支配傳統算法76％的Pareto前沿.該算法同樣適用于求解其他多目標問題.
침대무선전감기망락중k중복개솔、능모、가고성난이협조적문제,재절점정박송분포적가설하,제출료다목표우화적복개공제.침대다목표차분진화산법재충군초시화、삼수공제화충군유호중적불족,분별설계료충군정교초시화、삼수자괄응공제화동태충군유호책략,제출료개진적다목표차분진화(I-DEMO)산법대모형진행구해.방진결과표명,해공제책략능구재체도81.2％적3중복개솔적동시유효강저능모병보장가고성,I-DEMO가이지배전통산법76％적Pareto전연.해산법동양괄용우구해기타다목표문제.
