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改进的基于差分进化的群集蜘蛛优化算法
被引量：
4
1
作者
向蕾
鲁海燕
+1 位作者
胡士娟
沈莞蔷
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第6期121-125,132,共6页
为了克服群集蜘蛛优化(SSO)算法易陷入局部极值和收敛速度慢等缺陷,提出了一种融合差分进化和粒子群优化算法搜索机制的改进群集蜘蛛算法。在群集蜘蛛算法中引入差分变异算子,让部分雌蜘蛛进行由种群中全局最优个体和两个随机个体所引...
为了克服群集蜘蛛优化(SSO)算法易陷入局部极值和收敛速度慢等缺陷,提出了一种融合差分进化和粒子群优化算法搜索机制的改进群集蜘蛛算法。在群集蜘蛛算法中引入差分变异算子,让部分雌蜘蛛进行由种群中全局最优个体和两个随机个体所引导的变异,从而增加种群多样性,提高算法跳出局部最优解的能力。另外,在上述改进的基础上,借鉴粒子群优化算法的搜索机制,在位置更新公式中添加一组动态的非线性惯性权重及学习因子,以更好地平衡算法的局部和全局搜索能力。实验结果表明:改进的群集蜘蛛算法具有更快的收敛速度和更好的求解精度。
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关键词
群集蜘蛛优化算法
差分变异算子
无约束
优化
惯性权重
学习因子
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职称材料
基于网络覆盖和多目标离散群集蜘蛛算法的多移动agent规划
被引量：
5
2
作者
刘洲洲
李士宁
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第6期1-9,共9页
以agent负载能耗均衡度和网络总能耗为指标构建多移动agent协作规划模型,为了尽可能延长网络生存周期,给出基于网络覆盖率的节点休眠机制,在满足WSN网络覆盖率要求的同时,采用较少节点处于工作状态。根据多移动agent协作规划技术特点,...
以agent负载能耗均衡度和网络总能耗为指标构建多移动agent协作规划模型,为了尽可能延长网络生存周期,给出基于网络覆盖率的节点休眠机制,在满足WSN网络覆盖率要求的同时,采用较少节点处于工作状态。根据多移动agent协作规划技术特点,设计融合Pareto最优解多目标离散群集蜘蛛算法(MDSSO),重新定义插值学习和变异交换粒子更新策略,并动态调整最优解集规模,以提高MDSSO算法多目标求解精度。实验仿真结果表明,该方法能够快速合理给出WSN多移动agent规划路径,而且与其他传统算法相比,网络总能耗降低了约15%,生存期提高了约23%。
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关键词
无线传感器网络
移动代理
网络覆盖
群集蜘蛛优化算法
协作规划
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职称材料
题名
改进的基于差分进化的群集蜘蛛优化算法
被引量：
4
1
作者
向蕾
鲁海燕
胡士娟
沈莞蔷
机构
江南大学理学院
无锡市生物计算工程技术研究中心
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021年第6期121-125,132,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61772013,61402201)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(114205020513526)。
文摘
为了克服群集蜘蛛优化(SSO)算法易陷入局部极值和收敛速度慢等缺陷,提出了一种融合差分进化和粒子群优化算法搜索机制的改进群集蜘蛛算法。在群集蜘蛛算法中引入差分变异算子,让部分雌蜘蛛进行由种群中全局最优个体和两个随机个体所引导的变异,从而增加种群多样性,提高算法跳出局部最优解的能力。另外,在上述改进的基础上,借鉴粒子群优化算法的搜索机制,在位置更新公式中添加一组动态的非线性惯性权重及学习因子,以更好地平衡算法的局部和全局搜索能力。实验结果表明:改进的群集蜘蛛算法具有更快的收敛速度和更好的求解精度。
关键词
群集蜘蛛优化算法
差分变异算子
无约束
优化
惯性权重
学习因子
Keywords
social spider optimization(SSO)algorithm
differential mutation operator
unconstrained optimization
inertia weight
learning factor
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于网络覆盖和多目标离散群集蜘蛛算法的多移动agent规划
被引量：
5
2
作者
刘洲洲
李士宁
机构
西安航空学院电子工程学院
西北工业大学计算机学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第6期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61601365)
陕西省教育厅科研计划基金资助项目(No.16JK1395)~~
文摘
以agent负载能耗均衡度和网络总能耗为指标构建多移动agent协作规划模型,为了尽可能延长网络生存周期,给出基于网络覆盖率的节点休眠机制,在满足WSN网络覆盖率要求的同时,采用较少节点处于工作状态。根据多移动agent协作规划技术特点,设计融合Pareto最优解多目标离散群集蜘蛛算法(MDSSO),重新定义插值学习和变异交换粒子更新策略,并动态调整最优解集规模,以提高MDSSO算法多目标求解精度。实验仿真结果表明,该方法能够快速合理给出WSN多移动agent规划路径,而且与其他传统算法相比,网络总能耗降低了约15%,生存期提高了约23%。
关键词
无线传感器网络
移动代理
网络覆盖
群集蜘蛛优化算法
协作规划
Keywords
wireless sensor network, mobile agent, network coverage, social spider optimization algorithm, itinerary planning
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
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作者
出处
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1
改进的基于差分进化的群集蜘蛛优化算法
向蕾
鲁海燕
胡士娟
沈莞蔷
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2021
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于网络覆盖和多目标离散群集蜘蛛算法的多移动agent规划
刘洲洲
李士宁
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
5
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职称材料
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