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基于CPSO算法改进GM-Markov模型的港口货物吞吐量预测
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作者 陈丹涌 王俞亮 +1 位作者 曾枫泓 吴承禧 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第8期108-115,共8页
针对广东揭阳港惠来港区货物吞吐量的非线性动态预测需求,提出一种基于混沌粒子群优化的GM-Markov组合预测模型。通过集成灰色GM(1,1)模型与Markov链的优势,采用Logistic映射实现粒子群参数与状态区间的混沌初始化,构建具有动态适应能... 针对广东揭阳港惠来港区货物吞吐量的非线性动态预测需求,提出一种基于混沌粒子群优化的GM-Markov组合预测模型。通过集成灰色GM(1,1)模型与Markov链的优势,采用Logistic映射实现粒子群参数与状态区间的混沌初始化,构建具有动态适应能力的预测框架;改进后的模型通过状态空间划分与独立概率转移矩阵计算,有效验证了港区2007—2022年吞吐量数据的随机波动特征。研究结果表明:优化模型将平均绝对百分比误差下降至8.06%,较传统方法显著提升了预测精度与稳定性,验证了该模型在动态系统预测中的工程适用性。 展开更多
关键词 交通运输工程 灰色马尔可夫理论 混沌粒子群优化算法 惠来港区 货物吞吐量预测
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基于深度强化学习的电力系统紧急切机稳控策略生成方法 被引量:2
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作者 高琴 徐光虎 +3 位作者 夏尚学 杨欢欢 赵青春 黄河 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第1期39-46,共8页
电力系统快速发展的同时也改变着电力系统的结构,使得系统稳定机理变得更加复杂。为解决新能源电力系统存在的功角稳定问题,提出基于深度强化学习的电力系统紧急切机稳控策略生成方法。首先,归纳并提出电力系统紧急控制切机动作策略以... 电力系统快速发展的同时也改变着电力系统的结构,使得系统稳定机理变得更加复杂。为解决新能源电力系统存在的功角稳定问题,提出基于深度强化学习的电力系统紧急切机稳控策略生成方法。首先,归纳并提出电力系统紧急控制切机动作策略以及涉及的安全约束,并将电力系统稳控模型转换为马尔科夫决策过程,再采用特征评估与斯皮尔曼(Spearman)等级相关系数方法筛选出最典型的特征数据;随后,为提高稳控策略智能体的训练效率,提出基于深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的稳控策略训练框架;最后,在IEEE 39节点系统和某实际电网中进行测试验证。研究结果显示,所提方法能够根据系统的运行状态和对故障的响应,自动调整生成切机稳控策略,在决策效果和效率方面都表现出更好的性能。 展开更多
关键词 新能源电力系统 稳控策略 强化学习 深度确定性策略梯度算法 马尔科夫模型
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混合蛙跳算法的Markov模型及其收敛性分析 被引量:42
3
作者 骆剑平 李霞 陈泯融 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2875-2880,共6页
本文就混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)建立了Markov链数学分析模型,详细分析了该Markov链的性质,证明青蛙族群状态序列是齐次Markov链.在此基础上,通过分析族群状态序列的转移过程,指出序列必将进入最优状态集.同... 本文就混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)建立了Markov链数学分析模型,详细分析了该Markov链的性质,证明青蛙族群状态序列是齐次Markov链.在此基础上,通过分析族群状态序列的转移过程,指出序列必将进入最优状态集.同时证明混合蛙跳算法满足随机搜索算法全局收敛的两个条件,能够保证全局收敛. 展开更多
关键词 智能优化 混合蛙跳算法 markov 全局收敛
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基于Poisson-Markov场的超分辨力图像复原算法 被引量:18
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作者 苏秉华 金伟其 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期41-44,共4页
图像的超分辨力复原和信噪比的提高是图像复原追求的目标 .Poisson ML图像复原方法 (PML)具有很强的超分辨力复原能力 ,但在复原过程中会产生振荡条纹且对带噪较大的图像不能取得理想的复原效果 .在Poisson和Markov分布假设的基础上 ,... 图像的超分辨力复原和信噪比的提高是图像复原追求的目标 .Poisson ML图像复原方法 (PML)具有很强的超分辨力复原能力 ,但在复原过程中会产生振荡条纹且对带噪较大的图像不能取得理想的复原效果 .在Poisson和Markov分布假设的基础上 ,提出基于Poisson Markov场的超分辨力图像复原算法及其正则化参数的自适应选择方法(MPML) .实验表明 ,MPML算法不但具有很好的超分辨力复原能力 ,而且能有效减少和去除复原图像中的振荡条纹 ,对于带噪较大的图像也能取得理想的复原效果 ,因此其图像复原质量明显好于PML算法 .正则化参数能被自动优化地选择且与图像复原的迭代运算同步进行 . 展开更多
关键词 图像处理 图像复原 超分辨力 markov随机场 POISSON分布 BAYES分析
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基于Markov对策和强化学习的多智能体协作研究 被引量:7
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作者 李晓萌 杨煜普 许晓鸣 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期288-292,共5页
MAS的协作机制研究 ,当前比较适用的研究框架是非零和 Markov对策及基于 Q-算法的强化学习 .但实际上在这种框架下的 Agent强调独立学习而不考虑其他 Agent的行为 ,故 MAS缺乏协作机制 .并且 ,Q-算法要求 Agent与环境的交互时具有完备... MAS的协作机制研究 ,当前比较适用的研究框架是非零和 Markov对策及基于 Q-算法的强化学习 .但实际上在这种框架下的 Agent强调独立学习而不考虑其他 Agent的行为 ,故 MAS缺乏协作机制 .并且 ,Q-算法要求 Agent与环境的交互时具有完备的观察信息 ,这种情况过于理想化 .文中针对以上两个不足 ,提出了在联合行动和不完备信息下的协调学习 .理论分析和仿真实验表明 ,协调学习算法具有收敛性 . 展开更多
关键词 markov对策 Q-学习算法 协调学习 多智能体系统 强化学习
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蝙蝠算法的Markov链模型分析 被引量:5
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作者 尚俊娜 程涛 +1 位作者 岳克强 盛林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期198-202,共5页
针对当前蝙蝠算法的性能改进缺少严谨的收敛性证明,导致算法的改进不具备明确的理论意义的问题,从数学概率以及蝙蝠算法状态转移满足Markov过程的角度为出发点,通过建立合理的Markov链模型研究蝙蝠个体状态的转移行为,论证蝙蝠群体状态... 针对当前蝙蝠算法的性能改进缺少严谨的收敛性证明,导致算法的改进不具备明确的理论意义的问题,从数学概率以及蝙蝠算法状态转移满足Markov过程的角度为出发点,通过建立合理的Markov链模型研究蝙蝠个体状态的转移行为,论证蝙蝠群体状态空间具有可约性和齐次性,从理论上证明蝙蝠算法满足随机算法的收敛准则,保证算法能100%收敛到全局最优解。 展开更多
关键词 markov 蝙蝠算法 全局收敛性 转移概率 全局最优解
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基于缺陷关联度的Markov模型软件优化测试策略 被引量:22
7
作者 包晓安 谢晓鸣 +2 位作者 张娜 曹建文 桂宁 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期14-25,共12页
软件测试过程通常期望以最小的成本检测尽可能多的缺陷.为了降低建模复杂度,多数文献通常假设缺陷之间相互独立.但在实际测试中,缺陷之间往往存在关联,并且每个缺陷引发软件失效的严重程度也不相同.充分利用缺陷之间的关联信息,有助于... 软件测试过程通常期望以最小的成本检测尽可能多的缺陷.为了降低建模复杂度,多数文献通常假设缺陷之间相互独立.但在实际测试中,缺陷之间往往存在关联,并且每个缺陷引发软件失效的严重程度也不相同.充分利用缺陷之间的关联信息,有助于增加相关缺陷的可检测率,提高软件测试效率.因此,提出一种新的思路:利用软件缺陷之间的关联构造缺陷相关系数,引入回扣机制,量化不同严重等级的缺陷所被检测到的价值,综合考虑缺陷相关系数、检测率、回扣三者的权值,以构造基于缺陷关联的最优测试策略.同时,提出复合的优化算法来构造相应的最小生成树,将测试剖面转换成带权的路径问题,以有效地寻找具有最大权值的最优测试路径.另外,改进了已有的剔除策略,以更有效地删除关联缺陷.通过实验仿真,并与其他测试策略相比较,证明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 软件测试 受控马尔可夫链 关联缺陷 优化算法
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遗传算法的Markov链分析与收敛速度估计 被引量:5
8
作者 刘峰 刘贵忠 张茁生 《系统工程学报》 CSCD 1998年第4期79-85,共7页
主要利用Markov链讨论一类遗传算法(简称GA)的r阶收敛性与收敛速度.首先介绍了GA的Markov链状态空间的分类,按此分类,证明了Markov链的一步转移概率矩阵为下三角矩阵,进而分析了GA的r阶收敛性及其它形... 主要利用Markov链讨论一类遗传算法(简称GA)的r阶收敛性与收敛速度.首先介绍了GA的Markov链状态空间的分类,按此分类,证明了Markov链的一步转移概率矩阵为下三角矩阵,进而分析了GA的r阶收敛性及其它形式的收敛性.最后讨论了GA的收敛速度. 展开更多
关键词 遗传算法 markov 收敛性 收敛速度
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基于改进遗传算法和隐Markov模型的协议异常检测方法 被引量:10
9
作者 邱卫 杨英杰 +1 位作者 汪永伟 常德显 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期1164-1168,共5页
针对现有基于隐Markov模型的协议异常检测方法中存在的训练样本不足和初始参数敏感问题,提出一种基于改进遗传算法和隐Markov模型的协议异常检测新方法。首先,采用局部竞争选择策略、算术交叉算子和自适应非均匀变异算子改进遗传算法,... 针对现有基于隐Markov模型的协议异常检测方法中存在的训练样本不足和初始参数敏感问题,提出一种基于改进遗传算法和隐Markov模型的协议异常检测新方法。首先,采用局部竞争选择策略、算术交叉算子和自适应非均匀变异算子改进遗传算法,避免传统遗传算法在收敛过程中的早熟和停滞问题;然后,利用改进的遗传算法优化隐Markov模型的初始参数,解决模型对初始参数敏感的问题;最后,以协议关键词和关键词时间间隔作为训练观测值,细粒度地描述协议行为,扩大模型的训练样本空间。在DARPA 1999数据集上的实验结果表明,该方法具有很高的检测率和较低的误报率。 展开更多
关键词 入侵检测 协议异常 遗传算法 markov模型 参数优化
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基于隐半Markov模型的故障诊断和故障预测方法研究 被引量:37
10
作者 胡海峰 安茂春 +1 位作者 秦国军 胡茑庆 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期69-75,共7页
隐半Markov模型(HSMM)是隐Markov模型(HMM)的一种扩展形式,通过在HMM结构中加入状态驻留时间分布参数,克服了HMM假设状态驻留时间服从指数分布的不足。HSMM不仅具有较强的模式分类能力,而且能对实际问题中的状态驻留时间进行合理建模,... 隐半Markov模型(HSMM)是隐Markov模型(HMM)的一种扩展形式,通过在HMM结构中加入状态驻留时间分布参数,克服了HMM假设状态驻留时间服从指数分布的不足。HSMM不仅具有较强的模式分类能力,而且能对实际问题中的状态驻留时间进行合理建模,故既可用于故障诊断,又可用于故障预测。分析了利用HSMM进行故障诊断和预测的框架;并针对传统HSMM建模算法计算量和存储空间都比较大的缺点,引入并改进了一种快速递推算法,降低了计算复杂度和存储空间要求;最后将HSMM应用于直升机齿轮箱轴承故障诊断和GaAs激光器剩余使用寿命(RUL)预测,试验结果证明了这种方法的有效性。 展开更多
关键词 人工智能 隐半markov模型 快速递推算法 故障诊断 故障预测
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基于Markov模型的WSN汇聚树路由协议 被引量:2
11
作者 吴怡之 骆彦凌 +1 位作者 许红安 赵晨旭 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第18期62-64,共3页
根据工业监控无线传感器网络(WSN)的可靠性和实时性需求,采用跨层优化方法,提出一种基于介质访问控制层Markov模型的汇聚树协议MM-CTP。利用IEEE 802.15.4 WSN链路层动力学Markov模型对单簇网络进行数据帧传输性能分析,改进汇聚树协议... 根据工业监控无线传感器网络(WSN)的可靠性和实时性需求,采用跨层优化方法,提出一种基于介质访问控制层Markov模型的汇聚树协议MM-CTP。利用IEEE 802.15.4 WSN链路层动力学Markov模型对单簇网络进行数据帧传输性能分析,改进汇聚树协议的链路质量评估方法,通过计算最优路由梯度,建立网络拓扑,在保证较高数据到达率的同时,使网络延迟最小,以满足工业监控网络的数据传输需求。 展开更多
关键词 汇聚树协议 工业监控传感器网络 路由算法 markov模型
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Markov链使用模型的测试用例生成方法研究 被引量:3
12
作者 雷航 陈丽敏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期732-736,共5页
采用基于马尔科夫链使用模型的软件测试,在状态与激励序列中,从"开始"状态到"结束"状态形成一个完整的测试案例。因此,输入和激励的选择对于产生高效的测试案例十分重要。提出一种激励选择——带概率约束的随机选... 采用基于马尔科夫链使用模型的软件测试,在状态与激励序列中,从"开始"状态到"结束"状态形成一个完整的测试案例。因此,输入和激励的选择对于产生高效的测试案例十分重要。提出一种激励选择——带概率约束的随机选择方法,以软件Markov链模型的状态迁移概率作为激励选择的约束条件,使用遗传算法中用于选择下一代种群的选择算子——轮盘赌选择算子对激励进行选择。通过与以往的激励选择方法对比,验证了所提出的方法能提高生成测试用例的有效性。 展开更多
关键词 markov 轮盘赌算法 测试用例 测试输入 使用模型
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基于CS算法的Markov模型及收敛性分析 被引量:55
13
作者 王凡 贺兴时 +1 位作者 王燕 杨松铭 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第11期180-182,185,共4页
为完善布谷鸟搜索(CS)算法的收敛性理论,建立CS算法的Markov链模型,分析该Markov链的有限齐次性,在此基础上通过分析鸟窝位置的群体状态转移过程,指出随机序列将进入最优状态集,同时证明CS算法满足随机搜索算法全局收敛的2个条件。通过... 为完善布谷鸟搜索(CS)算法的收敛性理论,建立CS算法的Markov链模型,分析该Markov链的有限齐次性,在此基础上通过分析鸟窝位置的群体状态转移过程,指出随机序列将进入最优状态集,同时证明CS算法满足随机搜索算法全局收敛的2个条件。通过仿真实验验证CS算法可收敛于全局最优,从而确保CS算法的全局收敛性。 展开更多
关键词 启发式算法 布谷鸟搜索 markov 状态转移 全局收敛性
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基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的植物病斑自适应分割 被引量:5
14
作者 冯登超 杨兆选 乔晓军 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期391-394,共4页
针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早... 针对植物病害图像成分复杂、病斑排列无规则等特点,提出了基于改进型蚁群算法和Gauss-Markov随机场的自适应病斑分割算法。该算法采用自适应信息素更新策略,对信息量进行有差别的动态更新,克服了标准蚁群算法容易陷入局部最优造成的早熟、停滞现象。同时,利用Markov随机场的局部相关特性并结合Gauss分布组成线性平稳自回归模型,针对植物病斑特征建立分割模型。最后,采用改进型蚁群算法对其进行优化,并结合Gauss-Markov随机场最大后验概率估计,实现对植物病斑的自适应分割。仿真试验表明,改进后的算法能够针对植物病斑特性实现自适应分割,鲁棒性较好。然而,对于蚁群算法与Markov的最佳耦合方式及参数初始值的设置仍需作进一步研究。 展开更多
关键词 植物病斑 蚁群算法 Gauss—markov随机场 自适应分割
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用于移动路径预测的混合Markov模型 被引量:12
15
作者 余雪岗 刘衍珩 +1 位作者 魏达 田明 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第12期61-69,共9页
分析了移动路径预测的已有方案,指出了各方案存在的问题。针对预测性能相对较好的K阶Markov预测器存在的状态空间膨胀问题,以2阶Markov预测器为例,提出了2步Markov模型,并验证了其在WLAN上的可行性。在此基础上,提出了一个混合多步Marko... 分析了移动路径预测的已有方案,指出了各方案存在的问题。针对预测性能相对较好的K阶Markov预测器存在的状态空间膨胀问题,以2阶Markov预测器为例,提出了2步Markov模型,并验证了其在WLAN上的可行性。在此基础上,提出了一个混合多步Markov模型,并利用EM算法估计多个单步Markov模型的混合系数。该混合模型状态空间的复杂度为O(N),而2阶Markov模型为O(N2),其中,N为WLAN中的AP数目;混合模型的存储空间需求为O(N2),而2阶Markov模型为O(N3)。最后通过基于条件熵与误差向量2阶范数的计算分析以及基于实际数据集的实践分析表明,该混合模型能够以比2阶Markov模型小得多的空间代价获得与2阶Markov模型相似的预测精度和普适性,具有较高的实时在线应用价值。 展开更多
关键词 路径预测 markov预测器 状态空间膨胀 混合 EM算法
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移动互联环境下基于改进Markov融合模型的用户行为预测算法 被引量:1
16
作者 张晖 征原 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第10期3029-3032,共4页
在移动互联环境下,随着用户需求的不断增加,业务类型变得日益多样。然而不同类型的网络业务具有完全不同的Qo S指标要求和网络资源需求,从而导致有限的网络资源难以同时满足各类业务的Qo S要求。通过对各用户下一业务类型的预测,相应地... 在移动互联环境下,随着用户需求的不断增加,业务类型变得日益多样。然而不同类型的网络业务具有完全不同的Qo S指标要求和网络资源需求,从而导致有限的网络资源难以同时满足各类业务的Qo S要求。通过对各用户下一业务类型的预测,相应地预留并配置最佳的网络资源,可有效解决上述问题。因此,提出一种基于改进Markov融合模型的用户行为预测算法。首先,建立面向各单一用户的多阶Markov预测模型,进而引入业务偏爱度修正上述模型,以提高行为预测的准确度;其次,利用用户综合相似度,建立目标用户的最近邻用户集,以此形成多用户多阶Markov融合预测模型,从而实现对目标用户行为的精准预测。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 移动互联环境 用户行为 预测算法 markov模型 业务偏爱度
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Markov链与Q-Learning算法的超轻度混动汽车模型预测控制 被引量:4
17
作者 尹燕莉 马永娟 +5 位作者 周亚伟 王瑞鑫 詹森 马什鹏 黄学江 张鑫新 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期557-569,共13页
为了同时兼顾能量管理策略的全局最优性与运算实时性,本文提出了基于Markov链与Q-Learning算法的超轻度混合动力汽车模型预测控制能量管理策略。采用多步Markov模型预测加速度变化过程,计算得出混合动力汽车未来需求功率;以等效燃油消... 为了同时兼顾能量管理策略的全局最优性与运算实时性,本文提出了基于Markov链与Q-Learning算法的超轻度混合动力汽车模型预测控制能量管理策略。采用多步Markov模型预测加速度变化过程,计算得出混合动力汽车未来需求功率;以等效燃油消耗最小与动力电池荷电状态(SOC)局部平衡为目标函数,建立能量管理策略优化模型;采用Q-Learning算法对预测时域内的优化问题进行求解,得到最优转矩分配序列。基于MATLAB/Simulink平台,对于ECE_EUDC+UDDS循环工况进行仿真分析。结果表明:采用Q-Learning求解的控制策略比基于动态规划(DP)求解的控制策略,在保证燃油经济性基本保持一致的前提下,仿真时间缩短了4 s,明显地提高了运行效率,实时性更好。 展开更多
关键词 超轻度混合动力汽车 模型预测控制 markov链(markov chain) Q-Learning算法 多步markov模型 能量管理
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基于隐Markov过程的网络信任评估模型 被引量:2
18
作者 郜燕 刘文芬 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期101-107,共7页
为了快速精确地刻画实体行为的高动态性,提出一种基于连续时间隐Markov过程的信任评估模型。不同于离散时间隐Markov信任模型,该模型充分考虑到信任的时间相关性,结合交互记录之间的时间间隔,将实体信任评估问题归结为连续时间隐Markov... 为了快速精确地刻画实体行为的高动态性,提出一种基于连续时间隐Markov过程的信任评估模型。不同于离散时间隐Markov信任模型,该模型充分考虑到信任的时间相关性,结合交互记录之间的时间间隔,将实体信任评估问题归结为连续时间隐Markov过程的学习问题。进而利用改进的和声搜索算法,给出求解隐Markov过程最佳参数的算法,该算法有效地保证了全局搜索空间,能够获得更好的解。在此基础上,利用已有交互结果序列和最优参数组,对实体的信任度进行预测。仿真实验表明,该模型能够快速地反映出实体行为的动态性,具有较高的精确度,且能抵抗部分恶意攻击。 展开更多
关键词 动态信任 markov过程 和声搜索算法 信任度 微调空间
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基于EM方法的隐Markov软件可靠性模型 被引量:2
19
作者 张婷婷 张德平 刘国强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第8期159-164,共6页
针对单一软件可靠性模型不能准确描述软件失效行为、无法合理准确地评估预测出软件可靠性的问题,将变点分析引入软件可靠性建模,提出了一种基于隐Markov过程的软件可靠性模型。该模型采用隐变量来描述影响软件可靠性的多种因素,通过隐... 针对单一软件可靠性模型不能准确描述软件失效行为、无法合理准确地评估预测出软件可靠性的问题,将变点分析引入软件可靠性建模,提出了一种基于隐Markov过程的软件可靠性模型。该模型采用隐变量来描述影响软件可靠性的多种因素,通过隐变量的状态变化刻画出软件过程中各种因素的变化情况,构建出隐Markov链软件可靠性模型,并采用EM算法进行求解,通过实例分析来验证其有效性。实验结果表明,隐Markov链软件可靠性模型具有较强的变点检测能力,并能显著提高软件可靠性拟合精度。 展开更多
关键词 软件可靠性 隐马尔科夫链模型 EM算法 变点分析
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基于改进布谷鸟搜索算法的无线传感器网络覆盖优化
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作者 周恺卿 杨森宇 +1 位作者 康棣文 欧云 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期48-58,141,共12页
目的为了提高无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)覆盖率,提出一种针对WSN覆盖优化的改进布谷鸟搜索(improved cuckoo search with multi-strategies,ICS-MS)算法。方法ICS-MS算法基于对标准布谷鸟搜索算法的寻优过程进行分析... 目的为了提高无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)覆盖率,提出一种针对WSN覆盖优化的改进布谷鸟搜索(improved cuckoo search with multi-strategies,ICS-MS)算法。方法ICS-MS算法基于对标准布谷鸟搜索算法的寻优过程进行分析,通过建立马尔可夫模型,分析迭代过程,明确改进方向,降低自转移概率,减少平均理论迭代次数,进行一系列改进策略选择。首先,引入分阶段逐维更新策略,以减轻高维空间中的维度耦合效应,降低解空间的自转移概率;其次,在执行Lévy飞行操作后,依据个体适应度进行精英保留,并通过反向搜索操作扩展搜索域;最后,采用基于多策略的随机偏好游走算法,结合全局最优解的信息,引导种群向最优解方向进化。实验基于节点同构、节点感知范围与通信范围相同、节点实时感知假设,对WSN覆盖优化问题进行建模,并提出布谷鸟个体的构建方法。同时,以最大化WSN覆盖率为目标,实验采用点监测离散化方法,在节点数量20,30场景下,对ICS-MS算法与标准布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)及其6种变体(MACS,DA-DOCS,WCSDE,ICS-ABC-OBL,CSDE,ICS)进行比较。结果结果表明,ICS-MS算法在节点数20时,相较于对比算法,覆盖率平均提升17.12%~17.35%;在节点数30时,覆盖率平均提升10.09%~18.05%。结论ICS-MS算法在WSN覆盖优化领域展现出更均匀的节点分布、更高的覆盖率和更快的收敛速率。 展开更多
关键词 无线传感器网络 马尔可夫链 布谷鸟搜索算法 逐维更新 反向搜索
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