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基于斯坦纳树的雷场网络大面积损坏修复策略
被引量：
4
1
作者
董文
方向
+2 位作者
范磊
杨力
雷志刚
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期197-202,共6页
战场环境下预先设定的智能雷场网络易受到敌方攻击而导致大面积损坏,雷场网络被分割成数个互不相连的部分从而丧失了通讯功能。通过将问题映射到斯坦纳最小树问题,提出了一种新颖的雷场网络修复策略。首先采用雷场区域网格模型限制算法...
战场环境下预先设定的智能雷场网络易受到敌方攻击而导致大面积损坏,雷场网络被分割成数个互不相连的部分从而丧失了通讯功能。通过将问题映射到斯坦纳最小树问题,提出了一种新颖的雷场网络修复策略。首先采用雷场区域网格模型限制算法的搜索空间,随后引入蛙跳和离散量子粒子群混合优化(JF-QDPSO)算法确定中续节点位置,修复受损网络。仿真实验表明该策略能够有效的恢复网络拓扑结构,算法计算较快,与其它算法相比,重建后的网络通信能耗小,网络生存周期长。
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关键词
人工智能
雷场网络
斯坦纳树
蛙跳优化
离散量子粒子群优化
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职称材料
题名
基于斯坦纳树的雷场网络大面积损坏修复策略
被引量：
4
1
作者
董文
方向
范磊
杨力
雷志刚
机构
解放军理工大学野战工程学院
中华人民共和国公安部警卫局防爆安检中心
出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期197-202,共6页
基金
总装备部预先研究项目(ZLY2008424)
文摘
战场环境下预先设定的智能雷场网络易受到敌方攻击而导致大面积损坏,雷场网络被分割成数个互不相连的部分从而丧失了通讯功能。通过将问题映射到斯坦纳最小树问题,提出了一种新颖的雷场网络修复策略。首先采用雷场区域网格模型限制算法的搜索空间,随后引入蛙跳和离散量子粒子群混合优化(JF-QDPSO)算法确定中续节点位置,修复受损网络。仿真实验表明该策略能够有效的恢复网络拓扑结构,算法计算较快,与其它算法相比,重建后的网络通信能耗小,网络生存周期长。
关键词
人工智能
雷场网络
斯坦纳树
蛙跳优化
离散量子粒子群优化
Keywords
artificial intelligence
minefield network
Steiner tree
jumping frogs optimization
quantum discrete particle swarm optimization
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
基于斯坦纳树的雷场网络大面积损坏修复策略
董文
方向
范磊
杨力
雷志刚
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
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