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煤矿井下WSN中基于自适应粒子群聚类算法的多sink节点部署
被引量：
5
1
作者
胡长俊
袁树杰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第11期103-107,123,共6页
多sink节点的部署是井下传感器网络的重要研究课题,对网络性能的影响很大。针对目前采用的部署方法存在计算过程复杂、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,在标准粒子群聚类算法的基础上,提出一种基于自适应粒子群聚类算法的井下多sin...
多sink节点的部署是井下传感器网络的重要研究课题,对网络性能的影响很大。针对目前采用的部署方法存在计算过程复杂、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,在标准粒子群聚类算法的基础上,提出一种基于自适应粒子群聚类算法的井下多sink节点部署算法(简称A-PSOCA算法),在惯性权重系数中考虑了粒子的进化和聚合状况,使改进的算法的自适应能力更强,并在算法迭代过程中引入预防粒子位置重叠策略,防止粒子搜索局部最优化。仿真结果表明,A-PSOCA算法可以得到合理的sink节点位置,算法的收敛速度比标准粒子群聚类算法快1倍,所对应的网络的平均能耗和均衡性以及网络生存期也优于其他基于粒子群算法,适用于井下通信环境。
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关键词
矿井监测
多sink节点部署
自适应算法
粒子群算法
聚类算法
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职称材料
题名
煤矿井下WSN中基于自适应粒子群聚类算法的多sink节点部署
被引量：
5
1
作者
胡长俊
袁树杰
机构
安徽理工大学煤矿安全高效开采省部共建教育部重点实验室
安徽理工大学电气与信息工程学院
安徽理工大学能源与安全学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第11期103-107,123,共6页
基金
国家自然科学青年基金项目(61300001
51404008
+1 种基金
61401003)
安徽省矿用电子工程技术研究中心开放基金项目(2013KF04)资助
文摘
多sink节点的部署是井下传感器网络的重要研究课题,对网络性能的影响很大。针对目前采用的部署方法存在计算过程复杂、收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,在标准粒子群聚类算法的基础上,提出一种基于自适应粒子群聚类算法的井下多sink节点部署算法(简称A-PSOCA算法),在惯性权重系数中考虑了粒子的进化和聚合状况,使改进的算法的自适应能力更强,并在算法迭代过程中引入预防粒子位置重叠策略,防止粒子搜索局部最优化。仿真结果表明,A-PSOCA算法可以得到合理的sink节点位置,算法的收敛速度比标准粒子群聚类算法快1倍,所对应的网络的平均能耗和均衡性以及网络生存期也优于其他基于粒子群算法,适用于井下通信环境。
关键词
矿井监测
多sink节点部署
自适应算法
粒子群算法
聚类算法
Keywords
Underground mine monitoring
Multi-
sink
deployment
Adaptive algorithm
Particle swarm optimization algorithm
Clustering algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
煤矿井下WSN中基于自适应粒子群聚类算法的多sink节点部署
胡长俊
袁树杰
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
5
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