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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內(nèi)容介紹

無線傳感器網(wǎng)絡（Wireless Sensor Network，簡稱WSN）是一種由大量分布式傳感器節(jié)點組成的網(wǎng)絡系統(tǒng)，用于監(jiān)測和收集環(huán)境中的各種信息。由于傳感器節(jié)點通常由電池供電，能耗是WSN中的一個重要問題。為了提高能源利用效率和延長網(wǎng)絡壽命，研究人員提出了許多能效優(yōu)化算法。其中一種被廣泛應用的算法是分布式能效集群（Distributed Energy Efficient Clustering，簡稱DEEC）算法。

DEEC算法通過將傳感器節(jié)點劃分為不同的簇（cluster），并選擇能量充足的節(jié)點作為簇頭節(jié)點（cluster head），來實現(xiàn)能效優(yōu)化。簇頭節(jié)點負責收集和聚合簇內(nèi)節(jié)點的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸給基站（base station）。其他普通節(jié)點則將數(shù)據(jù)傳輸給所屬的簇頭節(jié)點，以減少能量消耗。DEEC算法的目標是通過合理劃分簇頭節(jié)點和優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑，降低網(wǎng)絡中節(jié)點的能耗，延長整個網(wǎng)絡的壽命。

下面是DEEC算法的具體步驟：

1. 初始化：每個節(jié)點根據(jù)自身的能量水平選擇一個隨機的閾值（threshold）作為參考值。簇頭節(jié)點也會選擇一個全局的閾值用于判斷是否成為簇頭節(jié)點。

2. 簇頭節(jié)點選擇：每個節(jié)點根據(jù)自身的能量水平和閾值，計算自己成為簇頭節(jié)點的概率。能量越高、距離基站越近的節(jié)點成為簇頭節(jié)點的概率越大。節(jié)點根據(jù)計算得到的概率選擇是否成為簇頭節(jié)點，并向其他節(jié)點廣播自己的決策。

3. 簇形成：節(jié)點根據(jù)收到的簇頭節(jié)點廣播信息，選擇距離自己最近的簇頭節(jié)點加入對應的簇。簇頭節(jié)點記錄加入簇的節(jié)點信息，并向加入的節(jié)點發(fā)送確認消息。

4. 數(shù)據(jù)傳輸：簇頭節(jié)點負責接收和聚合簇內(nèi)節(jié)點的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸給基站。其他節(jié)點將數(shù)據(jù)傳輸給所屬的簇頭節(jié)點。為了減少能量消耗，節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸通過多跳（multi-hop）方式進行，即數(shù)據(jù)經(jīng)過多個節(jié)點中轉(zhuǎn)傳輸?shù)侥繕斯?jié)點。

5. 簇頭節(jié)點輪換：為了均衡能量消耗，防止某些節(jié)點能量過早耗盡，DEEC算法引入了簇頭節(jié)點輪換機制。每個簇頭節(jié)點在一定的時間間隔內(nèi)，根據(jù)自身的能量水平和閾值重新計算是否繼續(xù)作為簇頭節(jié)點。如果不再成為簇頭節(jié)點，節(jié)點會選擇距離自己最近的簇頭節(jié)點加入對應的簇。

6. 算法結(jié)束：當網(wǎng)絡中的節(jié)點都選擇了所屬的簇頭節(jié)點，并完成數(shù)據(jù)傳輸后，DEEC算法結(jié)束。

DEEC算法通過合理劃分簇頭節(jié)點和優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑，充分利用節(jié)點的能量，降低能耗，延長網(wǎng)絡壽命。然而，DEEC算法也存在一些問題，如簇頭節(jié)點的選擇可能導致網(wǎng)絡不均衡和節(jié)點能量消耗不均勻等。因此，研究人員還在不斷改進和優(yōu)化DEEC算法，以提高能效和網(wǎng)絡性能。

總結(jié)起來，DEEC算法是一種增強的分布式能效集群算法，通過合理劃分簇頭節(jié)點和優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑，降低能耗，延長無線傳感器網(wǎng)絡的壽命。隨著無線傳感器網(wǎng)絡的廣泛應用，DEEC算法將在實際場景中發(fā)揮重要作用，并為能源受限的無線傳感器網(wǎng)絡提供有效的能效優(yōu)化方案。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓練集和測試集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% ?數(shù)據(jù)歸一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test ?= mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test ?= ind2vec(T_test );

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

[1]李坤.分布式集群WSN路由協(xié)議及應用研究[D].重慶大學[2023-10-26].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.722623.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合