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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ? ? ? 雷達(dá)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(jī) ? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WSN）中，能量均衡是一個(gè)關(guān)鍵的問題。傳感器節(jié)點(diǎn)通常由于其有限的能量供應(yīng)而受到限制，因此如何合理地利用能量，延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的壽命成為了研究的重點(diǎn)。在這方面，LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）協(xié)議被廣泛應(yīng)用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，以實(shí)現(xiàn)能量均衡和高效的數(shù)據(jù)傳輸。

然而，傳統(tǒng)的LEACH協(xié)議在能量均衡方面仍然存在一些問題。由于節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)選擇過程，導(dǎo)致部分節(jié)點(diǎn)的能量消耗速度過快，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)壽命縮短。為了解決這個(gè)問題，本文提出了一種基于粒子群算法的改進(jìn)LEACH協(xié)議。

粒子群算法是一種模擬鳥群覓食行為的優(yōu)化算法，通過模擬粒子在解空間中的搜索過程，尋找到最優(yōu)解。在本文中，將粒子群算法應(yīng)用于LEACH協(xié)議中的節(jié)點(diǎn)選擇過程，以達(dá)到能量均衡的目的。

改進(jìn)后的LEACH協(xié)議的工作過程如下：首先，網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)根據(jù)其能量水平進(jìn)行排序。然后，使用粒子群算法來選擇成為簇頭節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)。粒子群算法通過迭代搜索過程，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的能量和距離等因素，選擇最佳的簇頭節(jié)點(diǎn)。選定簇頭節(jié)點(diǎn)后，其他節(jié)點(diǎn)將根據(jù)其與簇頭節(jié)點(diǎn)的距離，選擇最近的簇頭節(jié)點(diǎn)作為其父節(jié)點(diǎn)。

通過這種方式，改進(jìn)后的LEACH協(xié)議能夠?qū)崿F(xiàn)更好的能量均衡。簇頭節(jié)點(diǎn)的選擇不再是完全隨機(jī)的，而是根據(jù)節(jié)點(diǎn)的能量和距離等因素進(jìn)行選擇，從而避免了部分節(jié)點(diǎn)能量過快消耗的問題。同時(shí)，由于節(jié)點(diǎn)選擇過程更加優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸效率也得到了提高。

除了能量均衡的改進(jìn)，改進(jìn)后的LEACH協(xié)議還具有其他一些優(yōu)點(diǎn)。例如，它可以自適應(yīng)地調(diào)整簇頭節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量的變化。此外，它還能夠通過動態(tài)調(diào)整節(jié)點(diǎn)的傳輸功率，進(jìn)一步延長網(wǎng)絡(luò)的壽命。

總之，基于粒子群算法改進(jìn)的LEACH協(xié)議在能量均衡和高效數(shù)據(jù)傳輸方面具有顯著的優(yōu)勢。通過優(yōu)化節(jié)點(diǎn)選擇過程，能夠?qū)崿F(xiàn)更好的能量利用和延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的壽命。未來的研究可以進(jìn)一步探索如何結(jié)合其他優(yōu)化算法和技術(shù)，進(jìn)一步提升LEACH協(xié)議的性能，以滿足不斷發(fā)展的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的需求。

?? 部分代碼

clcclose allclear all%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Network Establishment Parameters %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Area of Operation %%%% Field Dimensions in meters %xm=100;ym=100;x=0; % added for better display results of the ploty=0; % added for better display results of the plot% Number of Nodes in the field %n=100;% Number of Dead Nodes in the beggining %dead_nodes=0;% Coordinates of the Sink 位置 (location is predetermined in this simulation) %sinkx=50;sinky=50;%%% Energy Values %%%% Initial Energy of a Node (in Joules) % Eo=0.5; % units in Joules% Energy required to run circuity (both for transmitter and receiver) %Eelec=50*10^(-9); % units in Joules/bitETx=50*10^(-9); % units in Joules/bitERx=50*10^(-9); % units in Joules/bit% Transmit Amplifier Types %Eamp=100*10^(-12); % units in Joules/bit/m^2 (amount of energy spent by the amplifier to transmit the bits)% Data Aggregation Energy %EDA=5*10^(-9); % units in Joules/bit% Size of data package %k=4000;

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

[1] 黃利曉,王暉,袁利永,等.基于能量均衡高效WSN的LEACH協(xié)議改進(jìn)算法[J].通信學(xué)報(bào), 2017(S2):6.DOI:CNKI:SUN:TXXB.0.2017-S2-021.

[2] 閆效鶯程國建.基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化的WSN均衡能量消耗路由算法[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì), 2012, 033(010):3692-3696.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)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(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)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(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實(shí)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(fù)荷預(yù)測、股價(jià)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(qiáng)、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(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)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(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)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(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時(shí)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(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合