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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)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(luò)（Wireless Sensor Networks，WSN）是一種由大量分布在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的無線傳感器節(jié)點組成的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。這些節(jié)點能夠感知環(huán)境中的信息，并將其通過無線通信傳輸給基站。WSN在許多領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用，如環(huán)境監(jiān)測、智能交通、農(nóng)業(yè)等。

在WSN中，節(jié)點之間的通信是通過無線信道進行的。由于節(jié)點的能量有限，如何有效地分配路由和速度對于WSN的性能至關(guān)重要。傳統(tǒng)的路由和速度分配方法往往是基于固定的算法，無法適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化和節(jié)點能量的不均衡。

為了解決這個問題，研究人員提出了基于隨機搜索優(yōu)化法的路由和速度分配方法。隨機搜索優(yōu)化法是一種基于隨機策略的全局優(yōu)化算法，能夠在搜索空間中尋找到全局最優(yōu)解。通過引入隨機搜索優(yōu)化法，可以有效地優(yōu)化路由和速度分配，提高WSN的性能。

在基于隨機搜索優(yōu)化法的路由和速度分配方法中，首先需要定義適應(yīng)度函數(shù)。適應(yīng)度函數(shù)是衡量路由和速度分配方案好壞的評價指標(biāo)。然后，通過隨機搜索算法在搜索空間中進行迭代搜索，不斷更新當(dāng)前的最優(yōu)解。最后，根據(jù)最優(yōu)解得到最佳的路由和速度分配方案。

基于隨機搜索優(yōu)化法的路由和速度分配方法具有以下優(yōu)點。首先，它可以自適應(yīng)地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的變化和節(jié)點能量的不均衡。其次，它能夠全局搜索最優(yōu)解，避免了陷入局部最優(yōu)解的問題。此外，它還具有較高的搜索效率和較低的計算復(fù)雜度。

然而，基于隨機搜索優(yōu)化法的路由和速度分配方法也存在一些挑戰(zhàn)。首先，隨機搜索算法需要進行大量的迭代搜索，耗費較多的時間和計算資源。其次，適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計對于算法的性能具有重要影響。因此，如何設(shè)計合適的適應(yīng)度函數(shù)是一個關(guān)鍵問題。

總的來說，基于隨機搜索優(yōu)化法的路由和速度分配方法是一種有效的優(yōu)化算法，可以提高WSN的性能。未來的研究可以進一步改進算法的搜索效率和適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計，以適應(yīng)更加復(fù)雜和動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。通過不斷的研究和創(chuàng)新，WSN在各個領(lǐng)域中的應(yīng)用將會得到更大的推廣和發(fā)展。

?? 部分代碼

%% ?清空環(huán)境變量warning off ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉報警信息close all ? ? ? ? ? ? ? % 關(guān)閉開啟的圖窗clear ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空變量clc ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? % 清空命令行%% ?導(dǎo)入數(shù)據(jù)res = xlsread('數(shù)據(jù)集.xlsx');%% ?劃分訓(xùn)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] 趙西超.基于能量均衡的WSN分簇路由的研究[D].重慶理工大學(xué),2015.

[2] 盧俊嶺.不確定環(huán)境下無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法研究[J].陜西師范大學(xué), 2013.

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)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(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)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(zhǔn)、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(yīng)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(wù)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(biāo)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(guān)聯(lián)、航跡融合