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Service composition based on discrete particle swarm optimization in military organization cloud cooperation 被引量:2
1
作者 An Zhang Haiyang Sun +1 位作者 Zhili Tang Yuan Yuan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2016年第3期590-601,共12页
This paper addresses the problem of service composition in military organization cloud cooperation(MOCC). Military service providers(MSP) cooperate together to provide military resources for military service users... This paper addresses the problem of service composition in military organization cloud cooperation(MOCC). Military service providers(MSP) cooperate together to provide military resources for military service users(MSU). A group of atom services, each of which has its level of quality of service(QoS), can be combined together into a certain structure to form a composite service. Since there are a large number of atom services having the same function, the atom service is selected to participate in the composite service so as to fulfill users' will. In this paper a method based on discrete particle swarm optimization(DPSO) is proposed to tackle this problem. The method aims at selecting atom services from service repositories to constitute the composite service, satisfying the MSU's requirement on QoS. Since the QoS criteria include location-aware criteria and location-independent criteria, this method aims to get the composite service with the highest location-aware criteria and the best-match location-independent criteria. Simulations show that the DPSO has a better performance compared with the standard particle swarm optimization(PSO) and genetic algorithm(GA). 展开更多
关键词 service composition cloud cooperation discrete particle swarm optimization(dpso
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电力系统机组启停优化问题的改进DPSO算法 被引量:35
2
作者 娄素华 余欣梅 +1 位作者 熊信艮 吴耀武 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期30-35,共6页
该文从微粒群优化算法的原理和机组组合问题的特点出发,提出了一种适合机组启停优化问题求解的改进的离散二进制微粒群优化算法(DPSO):文中结合机组启停优化问题的特点,采用改进的DPSO 算法对机组的开停机状态进行优化组合,利用随机的... 该文从微粒群优化算法的原理和机组组合问题的特点出发,提出了一种适合机组启停优化问题求解的改进的离散二进制微粒群优化算法(DPSO):文中结合机组启停优化问题的特点,采用改进的DPSO 算法对机组的开停机状态进行优化组合,利用随机的顺序投入法初始化原始种群,将无希望/重希望准则引入搜索过程,通过重新初始化机制与变异操作克服DPSO 易于陷入局部最优的缺点,并保证机组的开停状态组合满足单机约束和系统约束。保证搜索在问题的可行域进行。对2 个算例系统的仿真计算及与其它方法的比较表明,该算法在搜索精度和搜索速度方面均具有很大的优越性。此算法兼顾了收敛速度和收敛精度2 个方面,具有很好的适应性。这种寻优的方式不仅为机组启停优化问题带来了新的解决思路,对于求解更广泛的组合优化问题亦具有普遍的意义。 展开更多
关键词 PSO算法 机组启停 电力系统 微粒群优化算法 组合优化问题 组合问题 问题求解 优化组合 搜索过程 局部最优 dpso 变异操作 系统约束 仿真计算 搜索速度 搜索精度 收敛精度 收敛速度 初始化 二进制 可行域 适应性 特点 状态
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基于贪婪度表的DPSO求解舰船电力系统网络重构 被引量:13
3
作者 李军军 许波桅 +2 位作者 甘世红 张海刚 吴燕翔 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期146-151,共6页
针对舰船电力系统网络重构问题,提出一种基于贪婪度表的离散微粒群算法。该方法采用概率贪婪法对种群离散化,在迭代之前先给出贪婪度表,迭代中计算概率时直接取贪婪度表中的贪婪度值,避免计算量过度增加。调整了贪婪度函数计算公式。限... 针对舰船电力系统网络重构问题,提出一种基于贪婪度表的离散微粒群算法。该方法采用概率贪婪法对种群离散化,在迭代之前先给出贪婪度表,迭代中计算概率时直接取贪婪度表中的贪婪度值,避免计算量过度增加。调整了贪婪度函数计算公式。限制了贪婪度及概率的大小,避免算法早熟收敛。对算法离散过程进行了分析。舰船电力系统网络重构算例显示,该方法具有优良的搜索性能。 展开更多
关键词 微粒群优化 离散 贪婪度表 舰船电力系统网络重构
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基于DPSO算法以负荷恢复为目标的网络重构 被引量:52
4
作者 魏智博 刘艳 顾雪平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期38-42,共5页
研究了大停电事故后输电系统的重构优化问题,提出了一种求解最优目标网的离散粒子群优化(DPSO)算法。将网络重构问题表示为以重要负荷恢复量占已恢复负荷总量的比例最高为目标的非线性优化问题,在求解目标网时考虑了负荷重要性、网络连... 研究了大停电事故后输电系统的重构优化问题,提出了一种求解最优目标网的离散粒子群优化(DPSO)算法。将网络重构问题表示为以重要负荷恢复量占已恢复负荷总量的比例最高为目标的非线性优化问题,在求解目标网时考虑了负荷重要性、网络连通性、电网所需满足的各种安全和运行约束等问题。该算法在求解输电网重构问题时,编码容易且能方便地处理网络连通性问题,求解效率高、速度快。在IEEE57节点系统和IEEE118节点系统中的应用结果验证了文中方法的有效性。 展开更多
关键词 输电系统 网络重构 负荷恢复 离散粒子群优化算法
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云计算环境下的DPSO资源负载均衡算法 被引量:22
5
作者 冯小靖 潘郁 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第6期105-108,共4页
负载均衡问题是云计算研究的热点问题之一。运用离散粒子群算法对云计算环境下的负载均衡问题进行研究,根据云计算环境下资源需求动态变化,并且对资源节点服务器的要求较低的特点,把各个资源节点当做网络拓扑结构中的各个节点,建立相应... 负载均衡问题是云计算研究的热点问题之一。运用离散粒子群算法对云计算环境下的负载均衡问题进行研究,根据云计算环境下资源需求动态变化,并且对资源节点服务器的要求较低的特点,把各个资源节点当做网络拓扑结构中的各个节点,建立相应的资源-任务分配模型,运用离散粒子群算法实现资源负载均衡。验证表明,该算法提高了资源利用率和云计算资源的负载均衡。 展开更多
关键词 云计算 负载均衡 离散粒子群算法 资源调度
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基于DPSO的改进AO^*算法在大型复杂电子系统最优序贯测试中的应用 被引量:19
6
作者 蒋荣华 王厚军 龙兵 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1835-1840,共6页
针对大型复杂电子系统最优序贯测试问题,提出一种基于离散粒子群算法(DPSO)和改进AO^*算法相结合的方法.DPSO优化AO^*算法中每个要扩展节点的测试集从而减少测试个数;改进AO^*算法通过规定扩展节点估价值的范围,减少其回溯次数.实... 针对大型复杂电子系统最优序贯测试问题,提出一种基于离散粒子群算法(DPSO)和改进AO^*算法相结合的方法.DPSO优化AO^*算法中每个要扩展节点的测试集从而减少测试个数;改进AO^*算法通过规定扩展节点估价值的范围,减少其回溯次数.实例验证表明,该算法不仅有效地降低了计算复杂度,大大减少测试代价,缩短测试时间,而且避免了原有AO^*算法当备选的测试集太大时容易出现“计算爆炸”的缺点. 展开更多
关键词 离散粒子群算法 AO^*算法 序贯测试 哈夫曼编码 可测性设计
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基于DPSO负载可控的虚拟网络映射算法 被引量:7
7
作者 苑迎 王翠荣 +1 位作者 王聪 史闻博 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期10-14,共5页
针对多租赁模式下的虚拟网络映射问题,以降低底层链路负载、加快映射速度、提高底层物理资源利用率为目标,将离散粒子群算法与虚拟节点映射规则相结合,提出了物理节点可复用、负载可控制的MLB-VNE-SDPSO算法.该算法在兼顾CPU等主机资源... 针对多租赁模式下的虚拟网络映射问题,以降低底层链路负载、加快映射速度、提高底层物理资源利用率为目标,将离散粒子群算法与虚拟节点映射规则相结合,提出了物理节点可复用、负载可控制的MLB-VNE-SDPSO算法.该算法在兼顾CPU等主机资源利用率的前提下节约了物理链路的带宽资源,缩短了虚拟链路的映射过程.仿真实验表明,在保证网络负载的前提下,获得了较好的物理节点利用率,提高了虚拟网络的收益成本比. 展开更多
关键词 网络虚拟化 映射算法 虚拟网络 整数线性规划 离散粒子群算法
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基于MODPSO算法的FPRM电路多约束极性优化方法 被引量:7
8
作者 符强 汪鹏君 +2 位作者 童楠 王铭波 张会红 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期717-723,共7页
为求解较大规模FPRM逻辑电路中多约束条件下的极性优化问题,该文提出一种基于多目标离散粒子群优化(Multi-Objective Discrete Particle Swarm Optimization,MODPSO)算法的求解方法。首先针对FPRM电路极性设计需要满足延时短、面积小的... 为求解较大规模FPRM逻辑电路中多约束条件下的极性优化问题,该文提出一种基于多目标离散粒子群优化(Multi-Objective Discrete Particle Swarm Optimization,MODPSO)算法的求解方法。首先针对FPRM电路极性设计需要满足延时短、面积小的多约束要求,构建了多目标决策模型。然后结合极性转换算法和MODPSO算法,对电路进行最优极性搜索,以获取电路延时和面积的Pareto最优解集。最后利用17个MCNC Benchmark电路进行测试,并将MODPSO算法与DPSO算法、NSGA-Ⅱ算法进行实验对比,结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 FPRM逻辑电路 延时与面积优化 极性搜索 PARETO 多目标离散粒子群算法
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云环境下基于DPSO的任务调度算法 被引量:11
9
作者 邬开俊 鲁怀伟 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第1期59-62,共4页
针对云计算任务调度问题,结合粒子群优化(PSO)算法的种群个体协作和信息共享特点,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的任务调度算法。采用随机方法生成初始种群,利用时变方式调整惯性权重,并在位置更新中使用绝对值取整求余映射法进行... 针对云计算任务调度问题,结合粒子群优化(PSO)算法的种群个体协作和信息共享特点,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的任务调度算法。采用随机方法生成初始种群,利用时变方式调整惯性权重,并在位置更新中使用绝对值取整求余映射法进行合法化处理,提高PSO算法的离散化程度。搭建并重新编译了CloudSim云计算仿真平台进行实验,结果显示,当迭代次数为200时,DPSO、PSO、GA算法的所有任务最终调度时间分别为457.69 s、467.90 s、472.41 s,从而证明DPSO算法能够有效解决云计算环境下的任务调度问题,并且算法收敛速度优于PSO和GA算法。 展开更多
关键词 云计算 粒子群优化 离散 任务调度 惯性权重
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基于DPSO最小碰集算法的掩盖故障识别 被引量:11
10
作者 蒋荣华 田书林 龙兵 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期997-1000,F0003,共5页
针对可测性分析中掩盖故障识别的难点,提出一种掩盖故障存在性的判定及计算其冲突集方法;并将离散粒子群算法(discrete binary particle swarm optimization,DPSO)用于求解冲突集的最小碰集,实现掩盖故障最小碰集的求解;为克服DPSO易陷... 针对可测性分析中掩盖故障识别的难点,提出一种掩盖故障存在性的判定及计算其冲突集方法;并将离散粒子群算法(discrete binary particle swarm optimization,DPSO)用于求解冲突集的最小碰集,实现掩盖故障最小碰集的求解;为克服DPSO易陷入局部最优的缺点,还比较了惯性权重对DPSO算法性能的影响。实例验证表明:与求解掩盖故障的其他方法相比,惯性权重线性变化的DPSO算法不仅提高了算法效率,而且避免了其他算法求解时容易出现"计算爆炸"的问题,尤其适合于识别大型复杂系统的掩盖故障。 展开更多
关键词 掩盖故障 隐藏故障 冲突集 最小碰集 离散粒子群算法 惯性权重
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基于改进DPSO的组合测试数据生成算法 被引量:2
11
作者 孙家泽 王曙燕 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第7期40-41,45,共3页
对离散粒子群优化算法进行改进,提出一种两两覆盖的组合测试数据生成算法。以一个粒子代表一个测试数据集,从整体上评价测试数据集对各个因素组合的覆盖情况,以测试数据中各因素离散值出现的次数为依据,随机产生粒子位置。实例分析表明... 对离散粒子群优化算法进行改进,提出一种两两覆盖的组合测试数据生成算法。以一个粒子代表一个测试数据集,从整体上评价测试数据集对各个因素组合的覆盖情况,以测试数据中各因素离散值出现的次数为依据,随机产生粒子位置。实例分析表明,该算法与初始值无关,可有效生成测试数据且收敛速度快。 展开更多
关键词 组合测试 离散粒子群优化 测试数据集 两两覆盖 软件测试
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DPSOGA:一种新型片上网络映射算法 被引量:2
12
作者 戴启华 刘勤让 +1 位作者 沈剑良 孙淼 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第3期651-656,共6页
针对系统约束下的片上网络映射如何建立低功耗和链路负载的多目标优化函数,提出一种基于融合离散粒子群算法(Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm,DPSOA)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的新型映射算法.该算法利用任务节... 针对系统约束下的片上网络映射如何建立低功耗和链路负载的多目标优化函数,提出一种基于融合离散粒子群算法(Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm,DPSOA)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的新型映射算法.该算法利用任务节点通信量大小及其连接关系,划分优先级,得到若干较优初始解集;利用离散粒子群算法的快速搜索能力迅速靠近最优解,利用遗传操作中的选择和变异防止算法掉入局部较优解陷阱,以较少的迭代次数完成最优解的寻找.实验结果表明:与遗传算法、粒子群算法和蚁群算法相比,该算法在功耗和链路负载优化上都能达到较好的结果. 展开更多
关键词 片上网络 低功耗 链路负载 离散粒子群算法 遗传算法
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基于改进DPSO算法的航空发动机失谐叶片排序 被引量:1
13
作者 李岩 袁惠群 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2013年第S1期149-153,227,共6页
通过叶片模态实验获得叶片失谐参数建立了动力学模型。在标准粒子群算法中引入遗传算法的交叉算子和变异算子以及遗传选择,保留了粒子群算法收敛较快的特性,增加种群的多样性,改善了粒子群的全局寻优能力,并得到比其他优化算法精度更高... 通过叶片模态实验获得叶片失谐参数建立了动力学模型。在标准粒子群算法中引入遗传算法的交叉算子和变异算子以及遗传选择,保留了粒子群算法收敛较快的特性,增加种群的多样性,改善了粒子群的全局寻优能力,并得到比其他优化算法精度更高的排序结果。研究表明,选择适当的叶片排布顺序可以有效降低叶盘系统受迫振动幅值、减轻系统振动局部化程度,采用提出的离散粒子群算法(discrete particle swarm optimization,简称DPSO)进行叶片排布可以使叶盘系统振动幅度较小或者在可接受范围内。 展开更多
关键词 失谐叶片 叶片排布 减振 离散粒子群算法
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基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划
14
作者 广鑫 耿增显 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期119-122,共4页
飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权... 飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数,通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优,得到集群无人机的最佳飞行路径。实验结果表明,所提方法在集群无人机路径规划中具有较高的执行效率和成功率,具有良好的实际应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 集群无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数
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DP-ADPSO算法在机组负荷优化组合分配问题中的应用
15
作者 闫旺 李郁侠 +3 位作者 师彪 孟欣 李鹏 牛艳利 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期64-68,共5页
针对离散粒子群应用于机组负荷优化问题中存在早熟收敛的难题,提出了动态规划-自适应离散粒子群算法求解机组负荷优化组合问题。该方法首先保证所有随机生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域内进行动态优... 针对离散粒子群应用于机组负荷优化问题中存在早熟收敛的难题,提出了动态规划-自适应离散粒子群算法求解机组负荷优化组合问题。该方法首先保证所有随机生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域内进行动态优化搜索,缩短了计算时间。计算实例表明:动态规划-自适应离散粒子群算法能较好地收敛到最优解,而且该方法得出的解具有精度高、收敛速度快的优点,应用效果优于动态规划法和离散粒子群算法,说明该方法是有效的、合理的,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 动态规划-自适应离散粒子群算法 机组优化组合 负荷分配 全局最优解
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基于DPSO算法的军用飞机起降调度
16
作者 胡训强 谢晓方 +1 位作者 肖孟奇 曹建 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2012年第12期68-71,共4页
作战时军用飞机的起降时刻均由作战计划指定,但实际中很难精确地使每架军机在计划时刻起降。考虑到各架军机实际与计划起降时刻的偏差对作战影响的不同,以加权提前/延误和为目标函数,将军机起降调度模型转换为带到达时间的单机加权E/T... 作战时军用飞机的起降时刻均由作战计划指定,但实际中很难精确地使每架军机在计划时刻起降。考虑到各架军机实际与计划起降时刻的偏差对作战影响的不同,以加权提前/延误和为目标函数,将军机起降调度模型转换为带到达时间的单机加权E/T调度模型,并设计了一种针对自然数域的离散粒子群算法求解该模型。仿真结果说明了所设计模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 军用飞机 起降调度 单机调度 离散粒子群算法
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基于零件库绿色模块划分EHDPSO不确定优化
17
作者 胡浩平 刘电霆 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第5期1014-1019,共6页
针对绿色模块划分过程中基本单元本身属性的多样性和其绿色属性的模糊不确定性,研究了绿色设计中包含不确定因素的产品模块划分问题,论述了基于零件库的产品绿色模块划分,既考虑模块之间功能相关性和结构相关性,又考虑零件库中零件本身... 针对绿色模块划分过程中基本单元本身属性的多样性和其绿色属性的模糊不确定性,研究了绿色设计中包含不确定因素的产品模块划分问题,论述了基于零件库的产品绿色模块划分,既考虑模块之间功能相关性和结构相关性,又考虑零件库中零件本身的绿色属性,以模块内部最大聚合度、模块之间最小耦合度和零件库中零件之间组合绿色度最高为目标函数,建立了产品绿色模块划分的不确定优化模型,提出EHDPSO(十一进制离散粒子群,Eleven hexadecimal discrete particle swarm optimization)方法,求出最优模块划分以及相应各零件库中最优零件记录数。以双梁桥式起重机桥梁作为实例,得出最优编码10,10,10,10,8,8,9,9,9,6,3,库记录数2,1,1,2,1,2,2,1,1,2,2,可得主梁库中记录2、轨道库中记录1、端梁库中记录1和端梁栏杆库中记录2为同一模块,走台库中记录1和走台栏杆库中记录2为同一模块,直梯库中记录2、斜梯库中记录1和司机室平台库中记录1为同一模块,司机室库中记录2和检验平台库中记录2分别为独立模块;三次实验结果均验证其合理可行性,在目前日益丰富的零件供应时代和零件本身因属性各异而需定性处理的情况下,本研究贴近企业生产,具有很好的实用价值。 展开更多
关键词 不确定优化 绿色设计 模块化设计 十一进制离散粒子群算法
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开放式工业区域碳排放气体监测布点优化
18
作者 郭鹏桃 丁宁 +2 位作者 蒋汶廷 郗砚恒 苏俊 《环境监测管理与技术》 北大核心 2025年第1期62-66,81,共6页
利用高斯大气扩散模型,结合工业区域环境气象信息,对开放式场景下工业区域碳排放进行分析计算,构建开放式区域的监测曲面。基于粒子群算法,在监测曲面上以经济性与覆盖率为目标函数进行求解,获得监测装置最优布点数量及坐标。以成都市... 利用高斯大气扩散模型,结合工业区域环境气象信息,对开放式场景下工业区域碳排放进行分析计算,构建开放式区域的监测曲面。基于粒子群算法,在监测曲面上以经济性与覆盖率为目标函数进行求解,获得监测装置最优布点数量及坐标。以成都市某工业区域为例,通过数学建模及仿真分析验证该方法的适用性和有效性,分别采用通信范围为50 m和100 m的监测装置进行监测,当监测点数量为32时,其最优覆盖率分别超过32%和83%。 展开更多
关键词 工业碳排放 监测布点 高斯模型 粒子群算法 离散空间 概率分布
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FSTPSO优化VMD及OMRDE特征在联合收割机装配质量检测中的应用研究
19
作者 徐国夏 张家铭 +3 位作者 马毅臻 轩梦辉 赵思夏 温金羽 《拖拉机与农用运输车》 2025年第1期37-47,共11页
针对联合收割机在装配质量检测问题上缺乏有效的检测方法,提出一种基于模糊自整定粒子群算法(Fuzzy Self-tuning Particle Swarm Optimization,简称FSTPSO)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)及最小二乘支持向量... 针对联合收割机在装配质量检测问题上缺乏有效的检测方法,提出一种基于模糊自整定粒子群算法(Fuzzy Self-tuning Particle Swarm Optimization,简称FSTPSO)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)及最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,简称LSSVM)的故障诊断方法。采用优化多尺度反向离散熵(Optimized Multi-Scale Reverse Discrete Entropy,简称OMRDE)进行特征提取,并与时频域特征进行特征融合。建立FSTPSO-VMD-FSTPSO-LSSVM故障诊断模型,对比分析OMRDE、多尺度离散熵、模糊熵三种熵函数的特征提取效果,对比FSTPSO-VMD-DF、FSTPSO-VMD-DT、FSTPSO-VMD-SVM、FSTPSO-VMD-LSSVM、FSTPSO-VMD-KNN、FSTPSO-VMD-NBM的分类准确率,验证了本文所述故障诊断模型的有效性,试验结果证明本文提出模型对联合收割机装配质量检测的分类准确率可达99%,较现有模型具有更好的准确度与稳定性。 展开更多
关键词 联合收割机装配质量检测 模糊自整定粒子群算法 变分模态分解 优化多尺度反向离散熵 最小二乘支持向量机
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一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法 被引量:1
20
作者 何筱 石为人 +1 位作者 王小刚 邓仲芬 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2012年第4期123-126,共4页
针对无线传感器网络中不同业务对服务质量(QoS)的不同需求,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的无线传感器网络QoS路由(DPSO-QR)算法。算法将路由建立过程抽象为多目标优化过程,以节点间通信的传播损耗、时延、带宽、丢包率为优化目标,... 针对无线传感器网络中不同业务对服务质量(QoS)的不同需求,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的无线传感器网络QoS路由(DPSO-QR)算法。算法将路由建立过程抽象为多目标优化过程,以节点间通信的传播损耗、时延、带宽、丢包率为优化目标,利用DPSO算法实现多目标优化,为拥有不同QoS需求的网络业务提供满足其特有需求的优化路由。仿真实验表明:与SAR,EQR算法相比,DPSO-QR算法降低了网络平均端到端时延,减小了丢包率,延长了网络寿命。 展开更多
关键词 无线传感器网络 离散粒子群优化算法 多目标优化 服务质量 路由
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