离散粒子群优化算法（离散粒子群优化算法及其应用）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于离散粒子群优化算法的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具，一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

只需要输入关键词，就能返回你想要的内容，越精准，写出的就越详细，有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

官网：https://ai.de1919.com。

创意岭作为行业内优秀的企业，服务客户遍布全球各地，如需了解SEO相关业务请拨打电话175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目录:

• 1、matlab神经网络目前有什么具体的实际应用

• 2、为什么要进行知识建模,知识建模的方法是什么?

• 3、MATLAB神经网络的目录

• 4、无线传感网络论文（zigbee），监测方面的

一、matlab神经网络目前有什么具体的实际应用

MATLAB中文论坛2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析 (豆瓣)》。我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有视频和代码，可以依样画葫芦。刚刚顺手还看到了另一本书《MATLAB智能算法30个案例分析》，看目录貌似内容也比较接近的。

《神经网络》包含的30个例子：

P神经网络的数据分类——语音特征信号分类

BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合

遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合

神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优

基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模

PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制

RBF网络的回归——非线性函数回归的实现

GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测

离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别

离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价

连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算

SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别

SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能

SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测

SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测

自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测

SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断

Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究

概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断

神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选

LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断

LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别

小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价

广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类

粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优

遗传算法优化计算——建模自变量降维

基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测

基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类

神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

二、为什么要进行知识建模,知识建模的方法是什么?

1.为什么要进行知识建模:因为知识建模通常是知识的逻辑体系化过程,主要指应用知识来解决各种工程问题，自动完成工程中各种繁琐和重复的工作。

2.知识建模的方法:

一、主成分分析

降维，找到数据中的主成分，并利用这些主成分表征原始数据，从而达到降维的目的。

1. 对样本数据进行中心化处理；

2. 求样本协方差矩阵；

3. 对协方差矩阵进行特征值分解，将特征值从大到小排列；

4. 取特征值前 n 个最大的对应的特征向量 W1, W2, …, Wn ，这样将原来 m 维的样本降低到 n 维。

通过 PCA ，就可以将方差较小的特征给抛弃，这里，特征向量可以理解为坐标转换中新坐标轴的方向，特征值表示在对应特征向量上的方差，特征值越大，方差越大，信息量也就越大。这也是为什么选择前 n 个最大的特征值对应的特征向量，因为这些特征包含更多重要的信息。

PCA 是一种线性降维方法，这也是它的一个局限性。不过也有很多解决方法，比如采用核映射对 PCA 进行拓展得到核主成分分析(KPCA)，或者是采用流形映射的降维方法，比如等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射等，对一些 PCA 效果不好的复杂数据集进行非线性降维操作。

二、线性判别分析：还需要一个投影方向，适合带类别信息。

三、独立成分分析：PCA特征转换降维，提取的是不相关的部分，ICA独立成分分析，获得的是相互独立的属性。ICA算法本质寻找一个线性变换 z = Wx，使得 z 的各个特征分量之间的独立性最大。

四、随机森林：集成思想，涉及到决策树和集成学习，将若干个弱分类器的分类结果进行投票选择，从而组成一个强分类器。

随机森林的既可以用于回归也可以用于分类任务，并且很容易查看模型的输入特征的相对重要性。随机森林算法被认为是一种非常方便且易于使用的算法，因为它是默认的超参数通常会产生一个很好的预测结果。超参数的数量也不是那么多，而且它们所代表的含义直观易懂。随机森林有足够多的树，分类器就不会产生过度拟合模型。由于使用大量的树会使算法变得很慢，并且无法做到实时预测。一般而言，这些算法训练速度很快，预测十分缓慢。越准确的预测需要越多的树，这将导致模型越慢。在大多数现实世界的应用中，随机森林算法已经足够快，但肯定会遇到实时性要求很高的情况，那就只能首选其他方法。当然，随机森林是一种预测性建模工具，而不是一种描述性工具。也就是说，如果您正在寻找关于数据中关系的描述，那建议首选其他方法。

五、FP-growth算法：FP代表频繁模式（Frequent Pattern）。

这里有几点需要强调一下：

第一，FP-growth算法只能用来发现频繁项集，不能用来寻找关联规则。

第二，FP-growth算法发现频繁集的效率比较高，Apriori算法要对于每个潜在的频繁项集都会扫描数据集来判定是否频繁，FP-growth算法只需要对数据集进行两次扫描。这种算法的执行速度要快于Apriori，通常性能要好两个数量级以上。

第三，FP-growth算法基于Apriori算法构建，在完成相同任务的时候采用了一些不同技术。

发现频繁项集的基本过程：

1、构建FP树

2、从FP树中挖掘频繁项集

优点：一般要快于Apriori

缺点：实现比较困难，在某些数据集上性能会下降。

适用数据类型：标称型数据。

六、粒子群算法：优化、最优解

七、灵敏度分析：线性规划问题

八、层次分析法：主要用于决策、确定权重

九、模拟退火算法：在解空间随机寻找目标函数的全局最优解

十、遗传算法：最优解，将方程求解问题转化为生存问题。

十一、几种问题：

P问题：P类问题就是所有复杂度为多项式时间的问题的集合。

NP问题：可以在多项式时间内验证一个解是否正确的问题称为NP问题。（它包括P问题）

十二、机理分析法：机理分析是根据对现实对象特性的认识，分析其因果关系，找出反映内部机理的规律。机理分析建模常用：常微分方程、偏微分方程、逻辑方法、比例方法、代数方法

建立微分方程模型时应用已知物理定律，可事半功倍。也可利用平衡与增长式微元法或者分析法。

求解常微分方程模型的常用方法：微分方程的数值解、微分方程的定性分析。

常微分方程数值解的定义：

在生产和科研中所处理的微分方程往往很复杂,且大多得不出一般解。而实际问题中对初值问题的求解，一般是要求得到在若干个点上满足规定精确度的近似值，或者得到一个满足精确度要求的便于计算的表达式。

建立数值解法的一些途径：

Ø 用差商代替导数

Ø 使用数值积分

Ø 使用泰勒公式，以此方法为基础，有龙格-库塔法、线性多步法等方法。

Ø 数值公式的精度

欧拉法是一阶公式，改进的欧拉法是二阶公式．

龙格-库塔法有二阶公式和四阶公式．

线性多步法有四阶亚当斯外插公式和内插公式．

虽然动态过程的变化规律一般要用微分方程建立的动态模型来描述，但是对于某些实际问题，建模的主要目的并不是要寻求动态过程每个瞬时的性态，而是研究某种意义下稳定状态的特征，特别是当时间充分长以后动态过程的变化趋势。譬如在什么情况下描述过程的变量会越来越接近某些确定的数值，在什么情况下又会越来越远离这些数值 而导致过程不稳定。

为了分析这种稳定与不稳定的规律常常不需要求解微分方程，而可以利用微分方程稳定性理论，直接研究平衡状态的稳定性就行了。

十三、动态规划： 动态规划是用来解决多阶段决策过程最优化的一种数量方法。其特点在于，它可以把一个n 维决策问题变换为几个一维最优化问题，从而一个一个地去解决。

需指出：动态规划是求解某类问题的一种方法，是考察问题的一种途径，而不是一种算法。必须对具体问题进行具体分析，运用动态规划的原理和方法，建立相应的模型，然后再用动态规划方法去求解。

多阶段线性规划典型为：1、生产决策问题2、机器负荷分配问题

能用动态规划方法求解的多阶段决策过程是一类特殊的多阶段决策过程，即具有无后效性的多阶段决策过程。

十四、有限差分方法：有限差分法求解流动控制方程的基本过程是：首先将求解区域划分为差分网格，用有限个网格点代替连续的求解域，将待求解的流动变量（如密度、速度等）存储在各网格点上，并将偏微分方程中的微分项用相应的差商代替，从而将偏微分方程转化为代数形式的差分方程，得到含有离散点上的有限个未知变量的差分方程组。求出该差分方程组的解，也就得到了网格点上流动变量的数值解。

十六、几种特征工程技巧：

（1） 数据分箱

（2） 独热编码

（3） 特征哈希

（4） 嵌套法

（5） 取对数

（6） 特征缩放与标准化

（7） 特征交互

三、MATLAB神经网络的目录

第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1

本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。

第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11

本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。

第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21

根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。

第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36

对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。

第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45

BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。

第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54

根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。

第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65

本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。

第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73

根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。

第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81

根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。

第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90

某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。

第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100

现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。

第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112

将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。

第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122

本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。

第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133

对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。

第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141

在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。

若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。

第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153

本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。

第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159

本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。

第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170

根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。

第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176

本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。

第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183

本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。

第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188

威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。

第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198

现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。

第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208

根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。

第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218

根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。

第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229

模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。

第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236

根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。

第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243

在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。

第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258

根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。

第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268

根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。

第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277

为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

四、无线传感网络论文（zigbee），监测方面的

我进图书馆的万方系统，搜索“无线传感”，有3814个论文，好多呀，我把前10篇题目复制一下，你看看要哪个？ [论文标题] 无线传感器车载自动投放装置及控制[英文标题] Automatically Vehicular Launching Device and Control for Wireless Sensor[作者] 刘光 孙凤池 苑晶 郭长波[作者单位] 南开大学,软件学院,天津,300071[作者信息] 刘光、孙凤池、苑晶、郭长波,南开大学,软件学院,天津,300071[作者英文名] LIU Guang SUN Feng-chi YUAN Jing GUO Chang-bo[第一作者] 刘光[第一作者单位] 南开大学,软件学院,天津,300071[作者个数] 4[刊名] 自动化与仪表[英文刊名] AUTOMATION & INSTRUMENTATION[期刊类别] TP[期刊ID] zdhyyb[核心期刊标记] H0H00[年] 2009[卷] 24[期] 09[页码] 36-40[栏目名称] 计算机应用[栏目英文名] COMPUTER ALPPLIATIONS[分类号] TP368.1[关键词] 无线传感器 控制器 自动投放装置[摘要] 分析无线传感器的应用趋势,提出了动态布置无限传感器的需要,然后设计并实现了一种无线传感器车栽自动投放装置及其控制器.详细介绍了该自动投放装置的结构、控制原理、软硬件设计、抗干扰措施.实验证明该装置具有运行稳定、可靠,结构简单等优点.[PDF全文] zdhyyb/zdhy2009/0909pdf/090911.pdf[URL文摘] zdhyyb/zdhy2009/0909/090911.htm[基金项目] 国家自然科学基金项目(60605021)[论文编号] 1001-9944(2009)09-0036-05[文献标识码] A[记录ID] zdhyyb200909011[入库日期] 20091124------------------------------------------[论文标题] 分布式多机器人通信仿真系统[英文标题] A simulated communications system for distributed multi-robots[作者] 蔡自兴 任孝平 邹磊[作者单位] 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075[作者信息] 蔡自兴、任孝平、邹磊,中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075[作者英文名] CAI Zi-xing REN Xiao-ping ZOU Lei[第一作者] 蔡自兴[第一作者单位] 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410075[作者个数] 3[刊名] 智能系统学报[英文刊名] CAAI TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS[期刊类别] TP[期刊ID] xdkjyc[核心期刊标记] 00000[年] 2009[卷] 4[期] 04[页码] 309-313[分类号] TP393.01[关键词] 多机器人系统 仿真系统 通信网络 连通覆盖 虚拟力[摘要] 针对目前多机器人通信仿真系统较少的问题,进行了多机器人通信仿真系统的设计研究.提出的多移动机器人通信仿真系统设计方案,侧重于反映通信网络的拓扑变化情况,以及多个机器人之间是如何进行通信的.仿真系统预留了机器人控制算法的接口,便于结合机器人避碰、任务分配、连通覆盖等进行综合研究.多机器人覆盖研究是目前多移动机器人和无线传感器网络中的一个研究热点, 针对这个问题,采用了虚拟力分配策略,使得多机器人在保持连通性的同时尽可能大地覆盖某一区域,最后以六边形覆盖为约束条件进行了区域覆盖,并实现了该仿真系统的原型.实验表明,该仿真系统能准确地模拟多机器人在保持相互通信的情况下,达到最大化的区域覆盖.证实了基于虚拟力覆盖策略的有效性.[PDF全文] xdkjyc/xdkj2009/0904pdf/090405.pdf[URL文摘] xdkjyc/xdkj2009/0904/090405.htm[基金项目] 国家自然科学基金资助项目(90820302,60805027);国家博士点基金资助项目(200805330005);湖南省院士基金资助项目(2009FJ4030);质检公益行业科研专项项目(20081002).[论文编号] 1673-4785(2009)04-0309-05[文献标识码] A[记录ID] xdkjyc200904005[入库日期] 20091124------------------------------------------[论文标题] 基于CC2420的ZigBee犯人劳作安全管理系统[英文标题] ZigBee for Prisoner's Working Management System Based on CC2420[作者] 翁哲[作者单位] 武警工程学院通信工程系,陕西西安710086[作者信息] 翁哲,武警工程学院通信工程系,陕西西安710086[作者英文名] WENG Zhe[第一作者] 翁哲[第一作者单位] 武警工程学院通信工程系,陕西西安710086[作者个数] 1[刊名] 西安文理学院学报（自然科学版）[英文刊名] JOURNAL OF XI'AN UNIVERSITY OF ARTS AND SCIENCE(NATURAL SCIENCE EDITION)[期刊类别] NA[期刊ID] xajyxyxb[核心期刊标记] 00000[年] 2009[卷] 12[期] 03[页码] 42-45[分类号] TN914[关键词] 射频 无线通信 CC2420 PICl8[摘要] ZigBee技术是近年来通信领域中的研究热点,具有低成本、低功耗、低速率、低复杂度的特点和高可靠性、组网简单、灵活的优势,被称为无线传感器网络的国际标准.鉴于犯人外出劳作或在监区内活动无法有效监控的情况,主要介绍了一种基于Zigbee技术的射频收发芯片CC2420和以PIC18系列单片机为控制核心的犯人劳作无线安全管理系统,对其工作原理进行了分析,给出了设计思路和软硬件流程设计.该系统将可大大提高对犯人的管控.[PDF全文] xajyxyxb/xajy2009/0903pdf/090312.pdf[URL文摘] xajyxyxb/xajy2009/0903/090312.htm[论文编号] 1008-5564(2009)03-0042-04[文献标识码] A[记录ID] xajyxyxb200903012[入库日期] 20091124------------------------------------------[论文标题] 基于微粒群模型的移动传感器网络部署研究[英文标题] Deployment of Wireless Sensor Networks Mobile Nodes Based on Particle Swarm Optimization Model[作者] 户晓玲 曾建潮[作者单位] 太原科技大学复杂系统与计算智能实验室,山西太原,030024[作者信息] 户晓玲、曾建潮,太原科技大学复杂系统与计算智能实验室,山西太原,030024[作者英文名] HU Xiao-ling ZENG Jian-chao[第一作者] 户晓玲[第一作者单位] 太原科技大学复杂系统与计算智能实验室,山西太原,030024[作者个数] 2[刊名] 计算机技术与发展[英文刊名] COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT[期刊类别] TP[期刊ID] wjfz[核心期刊标记] 00000[年] 2009[卷] 19[期] 10[页码] 81-84,88[栏目名称] 智能、算法、系统工程[分类号] TP393[关键词] 无线传感器网络 部署 微粒群算法 覆盖盲区[摘要] 传感器节点的部署是无线传感器网络中的很重要的问题,因为它反映了传感器网络的成本和监视能力.为了减少传感器节点部署时产生的覆盖盲区,提高网络的覆盖率,提出了一种新的基于微粒群模型的移动传感器节点位置优化配置算法.该算法根据节点的位置信息建立节点部署优化模型.利用微粒群算法求解该优化模型,优化过程中的最优解作为节点的最终配置位置.仿真结果表明该算法最大可能地减少了网络中的覆盖盲区,有效改善了网络的覆盖率.[PDF全文] wjfz/wjfz2009/0910pdf/091022.pdf[URL文摘] wjfz/wjfz2009/0910/091022.htm[基金项目] 国家自然科学基金资助项目(60674104)[论文编号] 1673-629X(2009)10-0081-04[文献标识码] A[记录ID] wjfz200910022[入库日期] 20091124------------------------------------------[论文标题] 无线传感器网络任务分配的粒子群优化算法[英文标题] Research on PSO Algorithm of Task Allocation in Wireless Sensor Network[作者] 陈庆枝[作者单位] 福建莆田学院电子信息工程学系,福建,莆田,351100[作者信息] 陈庆枝,福建莆田学院电子信息工程学系,福建,莆田,351100[作者英文名] CHEN Qing-zhi[第一作者] 陈庆枝[第一作者单位] 福建莆田学院电子信息工程学系,福建,莆田,351100[作者个数] 1[刊名] 苏州科技学院学报(工程技术版)[英文刊名] JOURNAL OF UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY OF SUZHOU(ENGINEERING AND TECHNOLOGY)[期刊类别] TA[期刊ID] szcjhbxyxb[核心期刊标记] 00000[年] 2009[卷] 22[期] 03[页码] 58-61,69[分类号] TP391[关键词] 无线传感器网络 任务分配 粒子群优化[摘要] 为延长网络生命周期,减少网络能量消耗和均衡网络负载,引入了离子群优化算法,提出了一种基于离散粒子群优化的任务分配算法.该算法根据任务总完成时间和能量损耗,建立代价函数,实现优化任务分配策略.引人变异算子,很好地保持了种群的多样性并提高了算法的全局搜索能力.仿真实验结果表明算法是可行的和有效的.[PDF全文] szcjhbxyxb/szcj2009/0903pdf/090315.pdf[URL文摘] szcjhbxyxb/szcj2009/0903/090315.htm[论文编号] 1672-0679(2009)03-0058-04[文献标识码] A[记录ID] szcjhbxyxb200903015[入库日期] 20091124------------------------------------------[论文标题] 无线传感器网络簇首生成算法的比较研究[英文标题] Comparison of Cluster-head Selection Algorithms in Wireless Sensor Networks[作者] 万润泽 许芷岩[作者单位] 湖北第二师范学院计算机学院,武汉430205[作者信息] 万润泽、许芷岩,湖北第二师范学院计算机学院,武汉430205[作者英文名] WAN Run-ze XUN Zhi-yan[第一作者] 万润泽[第一作者单位] 湖北第二师范学院计算机学院,武汉430205[作者个数] 2[刊名] 湖北第二师范学院学报[英文刊名] JOURNAL OF HUBEI UNIVERSITY OF EDUCATION[期刊类别] GA[期刊ID] pxyyj-hbjyxyxb[核心期刊标记] 00000[年] 2009[卷] 26[期] 08[页码] 24-26[栏目名称] 基础理论研究[分类号] TP393[关键词] 无线传感器网络 簇首生成 比较[摘要] 在无线传感器网络中,簇首节点通常具有较高的能量,负责其所在区域的内信息的处理和转发,因此簇首的选取对于网络的生命周期至关重要.本文对几种典型簇首生成算法从簇首产生速度、簇的形成速度、簇的维护开销、簇的负载均衡性和算法的健壮性、扩展性、节能性等方面做了综合分析.[PDF全文] pxyyj-hbjyxyxb/pxyy2009/0908pdf/090811.pdf[URL文摘] pxyyj-hbjyxyxb/pxyy2009/0908/090811.htm[基金项目] 湖北省高校中青年科技创新团队项目(资助号:T200904);湖北第二师范学院院管课题.[论文编号] 1674-344X(2009)08-0024-03[文献标识码] A[记录ID] pxyyj-hbjyxyxb200908011[入库日期] 20091124------------------------------------------[论文标题] 基于ZigBee的工业环境监测网络节点的设计[英文标题] Design of the Industrial Environment Monitoring Network Node Based on ZigBee[作者] 郝宪锋 刘广孚[作者单位] 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,东营,257061[作者信息] 郝宪锋、刘广孚,中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,东营,257061[作者英文名] HAO Xian-feng LIU Guang-fu[第一作者] 郝宪锋[第一作者单位] 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,东营,257061[作者个数] 2[刊名] 科学技术与工程[英文刊名] SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING[期刊类别] NT[期刊ID] kxjsygc[核心期刊标记] 00H00[年] 2009[卷] 9[期] 18[页码] 5562-5564,5581[栏目名称] 研究简报[栏目英文名] Research Notes[分类号] TP393.06[关键词] 环境监测 无线传感器网络 ZigBee CC2430[摘要] 介绍了Zigbee技术及网络拓扑结构,在此基础之上构建了基于Zigbee的工业环境监测网络.以CC2430芯片为核心,设计了一种应用于工业环境监测的无线传感器网络节点,并详细阐述了网络节点中无线通信模块和数据采集模块的设计.[PDF全文] kxjsygc/kxjs2009/0918pdf/091872.pdf[URL文摘] kxjsygc/kxjs2009/0918/091872.htm[论文编号] 1671-1819(2009)18-5562-04[文献标识码] A[记录ID] kxjsygc200918072[入库日期] 20091124------------------------------------------[论文标题] 基于虚拟栅格的无线传感器网络路由协议[英文标题] VIRTUAL GRID BASED ROUTING PROTOCOL FOR WIRELESS SENSOR NETWORK[作者] 云春峰 王培康[作者单位] 中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027[作者信息] 云春峰、王培康,中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027[作者英文名] Yun Chunfeng Wang Peikang[第一作者] 云春峰[第一作者单位] 中国科学技术大学电子工程与信息科学系,安徽,合肥,230027[作者个数] 2[刊名] 计算机应用与软件[英文刊名] COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE[期刊类别] TP[期刊ID] jsjyyyrj[核心期刊标记] H0000[年] 2009[卷] 26[期] 09[页码] 200-202,218[栏目名称] 网络与通信[关键词] 无线传感器网络 虚拟栅格 拓扑控制 路由协议[摘要] 提出一种基于虚拟栅格的分簇路由协议.在本协议中汇聚节点动态、随机地建立虚拟栅格,同时形成簇结构;并依据剩余能量以及簇的整体能量消耗选择簇头.本协议不但减少了控制信息和冗余信息,而且均衡了传感器节点的能量消耗.仿真的结果表明本协议是能量有效、可扩展的无线传感器路由协议.[PDF全文] jsjyyyrj/jsjy2009/0909pdf/090964.pdf[URL文摘] jsjyyyrj/jsjy2009/0909/090964.htm[记录ID] jsjyyyrj200909064[入库日期] 20091124------------------------------------------[论文标题] 无线传感器网络距离无关定位算法研究[英文标题] Research on Range-free Localization Algorithm in Wireless Sensor Networks[作者] 许秀兰[作者单位] 常熟理工学院计算机科学与工程学院,江苏,常熟,215500[作者信息] 许秀兰,常熟理工学院计算机科学与工程学院,江苏,常熟,215500[作者英文名] XU Xiu-lan[第一作者] 许秀兰[第一作者单位] 常熟理工学院计算机科学与工程学院,江苏,常熟,215500[作者个数] 1[刊名] 计算机与现代化[英文刊名] COMPUTER AND MODERNIZATION[期刊类别] TP[期刊ID] jsjyxdh[核心期刊标记] 00000[年] 2009[期] 10[页码] 6-9[栏目名称] 算法与分析与设计[栏目英文名] ANALYSIS AND DESIGN OF ALGORITHM[分类号] TP301[关键词] 无线传感器网络 节点定位 距离无关定位 定位算法 定位系统[摘要] 网络自身定位问题是无线传感器网络的基本和重要问题之一.由于range-based定位机制的局限性,无需配置测距或测角设备,硬件成本低的距离无关定位算法被提出.根据是否有无锚节点来论述和比较现有的距离无关定位算法,提出距离无关定位算法需进一步研究解决的问题.[PDF全文] jsjyxdh/jsjy2009/0910pdf/091003.pdf[URL文摘] jsjyxdh/jsjy2009/0910/091003.htm[论文编号] 1006-2475(2009)10-0006-04[文献标识码] A[记录ID] jsjyxdh400910003[入库日期] 20091124------------------------------------------[论文标题] 一种无线传感器网络的路由异常检测方案[英文标题] A Scheme for Routing Anomaly Detection in Wireless Sensor Networks[作者] 宋建华[作者单位] 湖北大学数学与计算机科学学院,湖北,武汉,430062[作者信息] 宋建华,湖北大学数学与计算机科学学院,湖北,武汉,430062[作者英文名] SONG Jian-hua[第一作者] 宋建华[第一作者单位] 湖北大学数学与计算机科学学院,湖北,武汉,430062[作者个数] 1[刊名] 湖北财经高等专科学校学报[英文刊名] JOURNAL OF HUBEI COLLEGE OF FINANCE AND ECONOMICS[期刊类别] FA[期刊ID] hbcjgdzkxxxb[核心期刊标记] 00000[年] 2009[卷] 21[期] 04[页码] 53-55[栏目名称] 教育研究[分类号] TP393.08[关键词] 无线传感器网络 路由攻击 异常检测[摘要] 路由安全问题是无线传感器网络的关键技术之一.本文提出了一种如何将异常检测技术应用到无线传感器网络的路由安全中的方案.[PDF全文] hbcjgdzkxxxb/hbcj2009/0904pdf/090415.pdf[URL文摘] hbcjgdzkxxxb/hbcj2009/0904/090415.htm[基金项目] 国家自然科学基金(60603069);湖北省自然科学基金(21306ABA016);武汉大学软件工程国家重点实验室开放基金(SKLSE20080709).[论文编号] 1009-170X(2009)04-0053-03[文献标识码] A[记录ID] hbcjgdzkxxxb200904015[入库日期] 20091124------------------------------------------

以上就是关于离散粒子群优化算法相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

推荐阅读：

离散粒子群算法（离散粒子群算法BPSO是解决有约束还是无约束问题）

离散粒子群优化算法（离散粒子群优化算法及其应用）

表排行榜（表排行榜前二十名）

杭州时代电动科技有限公司（杭州时代电动科技有限公司招聘）