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基于增强蚁群算法的传感网移动sink路径规划
被引量:
7
1
作者
吉珊珊
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2543-2552,共10页
为同时降低移动sink无线传感器网络的能耗与sink移动距离,提出了一种基于增强蚁群算法的传感网络移动sink路径规划算法。为人工蚁群算法引入了遗传算子,避免人工蚁群算法早熟收敛。将数据量不均匀作为网络的约束条件,将网络生命期与sin...
为同时降低移动sink无线传感器网络的能耗与sink移动距离,提出了一种基于增强蚁群算法的传感网络移动sink路径规划算法。为人工蚁群算法引入了遗传算子,避免人工蚁群算法早熟收敛。将数据量不均匀作为网络的约束条件,将网络生命期与sink的移动距离作为问题的2个优化目标,采用增强的人工蚁群算法选择汇集点的帕累托次优集。多组仿真实验的结果表明,该算法有效地降低了网络平均能耗,提高了网络能耗的均衡性。
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关键词
无线传感器网络
路径规划
遗传算法
人工蚁群优化
有向图生成树
网络生命期
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职称材料
题名
基于增强蚁群算法的传感网移动sink路径规划
被引量:
7
1
作者
吉珊珊
机构
东莞职业技术学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第11期2543-2552,共10页
基金
2018东莞职业技术学院政校行企合作项目(政2018019)
东莞职业技术学院技艺能手项目(Y17040321)
文摘
为同时降低移动sink无线传感器网络的能耗与sink移动距离,提出了一种基于增强蚁群算法的传感网络移动sink路径规划算法。为人工蚁群算法引入了遗传算子,避免人工蚁群算法早熟收敛。将数据量不均匀作为网络的约束条件,将网络生命期与sink的移动距离作为问题的2个优化目标,采用增强的人工蚁群算法选择汇集点的帕累托次优集。多组仿真实验的结果表明,该算法有效地降低了网络平均能耗,提高了网络能耗的均衡性。
关键词
无线传感器网络
路径规划
遗传算法
人工蚁群优化
有向图生成树
网络生命期
Keywords
wireless
sensor
network
path
planning
genetic
algorithm
artificial
ant
colony
optimization
directed
graph
spanning
tree
network
lifetime
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于增强蚁群算法的传感网移动sink路径规划
吉珊珊
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
7
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