无线传感网络移动节点位置并行微粒群优化策略 (自动保存的)

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改进的粒子群优化算法

改进的粒子群优化算法背景介绍：一、改进策略之多目标优化传统粒子群优化算法主要应用于单目标优化问题，而在现实世界中，很多问题往往涉及到多个冲突的目标。

为了解决多目标优化问题，研究者们提出了多目标粒子群优化算法 (Multi-Objective Particle Swarm Optimization，简称MOPSO)。

MOPSO通过引入非劣解集合来存储多个个体的最优解，并利用粒子速度更新策略进行优化。

同时还可以利用进化算法中的支配关系和拥挤度等概念来评估和选择个体，从而实现多目标优化。

二、改进策略之自适应权重传统粒子群优化算法中，个体和全局最优解对于粒子速度更新的权重是固定的。

然而，在问题的不同阶段，个体和全局最优解的重要程度可能会发生变化。

为了提高算法的性能，研究者们提出了自适应权重粒子群优化算法 (Adaptive Weight Particle Swarm Optimization，简称AWPSO)。

AWPSO通过学习因子和自适应因子来调整个体和全局最优解的权重，以实现针对问题不同阶段的自适应调整。

通过自适应权重，能够更好地平衡全局和局部能力，提高算法收敛速度。

三、改进策略之混合算法为了提高算法的收敛速度和性能，研究者们提出了将粒子群优化算法与其他优化算法进行混合的方法。

常见的混合算法有粒子群优化算法与遗传算法、模拟退火算法等的组合。

混合算法的思想是通过不同算法的优势互补，形成一种新的优化策略。

例如，将粒子群优化算法的全局能力与遗传算法的局部能力结合，能够更好地解决高维复杂问题。

四、改进策略之应用领域改进的粒子群优化算法在各个领域都有广泛的应用。

例如，在工程领域中，可以应用于电力系统优化、网络规划、图像处理等问题的求解。

在经济领域中，可以应用于股票预测、组合优化等问题的求解。

在机器学习领域中，可以应用于特征选择、模型参数优化等问题的求解。

总结：改进的粒子群优化算法通过引入多目标优化、自适应权重、混合算法以及在各个领域的应用等策略，提高了传统粒子群优化算法的性能和收敛速度。

5G考试题库

网上大学5G题库1、（）属于5GC的基本功能模块答案：ABC A、AMF B、SMF C、UPFD、RFS2、“满足商用要求”网管指标有答案：ABCD A、1)接入类B、2)保持类C、3)移动性D、4)运维类3、360度全景VR直播演示方案中需要以下哪个设备答案：ABCD A、1)5GNR B、2)360全景摄像头C、3)显示屏D、4)TUE4、3GPP R16 5G语音业务会支持哪些技术？答案：ABD A、EPSFBB、VoNRC、CSFBD、SRVCC5、4/5G链路预算的主要差异答案：ACD A、1)最大带宽不同B、2)所处频段不同C、3)基站天线端口数不同D、4)终端天线端口数不同6、4G双锚点方案需要考虑的因素有？答案：CD A、4GRRU容量评估B、CPRI接口光模块容量评估C、到核心网路由的互联互通D、基站IP 地址是否新增7、5GNR版本包包含哪些版本文件答案：BC A、产品tar文件B、产品平台版本包C、基础包pkg文件D、RRU版本包8、5GNR覆盖能力提升主要依靠：答案：ABC A、MassiveMIMO B、终端能力加强C、大带宽D、30k的子载波间隔9、5GNR可以采用哪些方式来增强上行覆盖（）答案：BC A、增加SDL频段B、载波聚合C、增加SUL频段D、以上均可10、5GNR目前支持的BWP带宽包括（）答案：BD A、30MHz B、60MHz C、70MHz D、100MHz11、5GQcellR8139F1821T35机型的哪些通道支持5G？答案：AB A、7&8B、5&6C、3&4D、1&212、5GQCell安装时，PB与pRRU之间可以使用哪些物理介质连接？答案：ABC A、光电复合缆缆B、CAT6A网线C、CAT6网线D、CAT5E网线13、5GTUE支持的下行流数是答案：ABCD A、3 B、1 C、4 D、214、5GSA组网方式下BBU使用单板有答案：ABDE A、vPD B、vFC C、vbpc1 D、vBPc5 E、VSWc215、5G大容量保障启动前，为提高效率且保证保障顺利进行，哪些准备工作需要外场提前完成？答案：ABCD A、站点建设或改造B、单站基础性能优化C、覆盖摸底测试D、大话务参数部署16、5G大容量保障时，PM实时查询的粒度为？答案：BCD A、1s B、10sC、30sD、1分钟17、5G大容量保障时，档位分为几档？答案：BD A、20UE B、50UE C、100UE D、200UE18、5G大容量保障时，高话务档位参数按照哪些维度进行分类？答案：BCD A、1)站型B、2)带宽C、3)档位D、4)帧结构19、5G大容量保障时，高话务档位参数按照那些维度进行分类？答案：BCD A、站型B、带宽C、档位D、帧结构20、5G大容量保障时，基线参数按照哪些维度进行分类？答案：BCDA、档位B、站型C、带宽D、帧结构21、5G大容量保障时，使用的用户容量档位有哪几档？答案：ACA、200UEB、100UEC、50UED、20UE22、5G单验前，需要提前准备的工具有哪列？答案：ABCD A、带倾角功能的罗盘 B、数字万用表 C、测试笔记本 D、电子地图23、5G单验时，BBU侧验收包括哪些项？答案：ABCD A、机柜测硬件布放顺序 B、BBU单板安装验收C、光纤安装验收D、GPS安装验收24、5G单验时，站点状态核查包括哪些项目？答案：ABCD A、告警确认B、单板运行状态检查C、时钟状态检查D、小区状态检查25、5G的三大业务场景包括（）答案：ABC A、URLLC B、eMMBC、mMTCD、BOB26、5G的上行物理信号包括（）答案：ACD A、DM-RS B、CSI-RSC、PT-RSD、SRS27、5G定义的三个应用场景（）答案：ACD A、eMBB B、eMTCC、mMTCD、uRLLC28、5G定义哪几种RRC状态答案：ABC A、RRC_CONNECTED B、RRC_IDLE C、RRC_INACTIVE D、RRC_ACTIVE29、5G独立组网的优势有答案：ABCD A、对现有2G/3G/4G网络无影响B、不影响现网2G/3G/4G用户C、可快速部署，直接引入5G新网元，不需要对现网改造D、引入5GC，提供5G新功能新业务30、5G规范定义了哪三种业务场景答案：BCD A、NB-IOT B、eMBBC、mMTCD、uRLLC31、5G核心网SMF的功能包括答案：BC A、移动性管理 B、IP地址分配C、会话管理与计费D、外部网关管理32、5G基础覆盖优化可通过哪些手段调整（）答案：ABCD A、下倾角B、方位角C、pssSssPwr功率配置D、站高33、5G商用BBU—V9200交换板VSW的主要功能是：答案：BCD A、处理3GPP规定的物理层协议和帧协议B、控制管理基带单元C、提供传输接口D、提供系统时钟34、5G商用ITBBU—V9200的安装方式为答案：ABCD A、1)19英寸机柜安装B、2)挂墙安装 C、3)室外一体化机柜安装D、4)龙门架安装35、5G时隙类型中，上行自包含类型里存在（）信道答案：ABCD A、PDCCH B、GP C、SRS D、PUSCH36、5G实验局组网总体原则下面哪些正确？答案：ABD A、先宏站后室分B、优先采用低频C、优先采用NSA D、CU/DU建议合设37、5G实验网阶段测试工作所需工具主要包含（）答案：ACDE A、LMTB、TEMSC、DSPMonitorD、CRTE、CXT/CXA38、5G使用的主要编码方式是（）答案：AC A、Polar B、TurboC、LDPCD、FMO39、5G试验网阶段测试优化工作所需工具主要包含答案：ABCDE A、LMT，B、罗德扫频仪，C、DSPMonitor，D、CRT，E、CXT40、5G室分的关键技术包括答案：ABCD A、1)超密组网 B、2)虚拟nTnR C、3)动态虚拟小区D、4)MEC增值服务方案41、5G室分建设的特征的数字化指答案：ABC A、网络结构数字化，B、运维数字化，C、业务数字化，D、建设数字化42、5G网管自定义方式配置权值时，涉及的参数包括答案：ABCD A、子波束索引B、水平及垂直波瓣宽度C、方位角D、下倾角43、5G网络建议使用4TRPAD或高频小站的用处是：答案：ABC A、热点覆盖 B、补盲覆盖C、建设难度大成本高解决方案 D、价格便宜44、5G小微站产品都有哪些类型答案：AB A、PAD B、iMacro C、Nanocell D、Qcell E、DAS45、5G站点开通，帧结构类型一般配置为答案：AD A、5ms单周期B、2.5ms单周期C、5ms双周期D、2.5ms双周期46、5G支持的参考信号有哪些答案：ABD A、SRS B、CSI-RS C、CRSD、DMRS47、5G支持的参考信号有哪些？答案：ABD A、DMRS B、SRS C、CRSD、CSI-RS48、5G支持的子载波间隔有（）答案：ABCD A、15K B、30K C、60KD、120K49、5G智能网络规划需要依托的4G现网数据包括：答案：ABCD A、4G 网络数据统计B、4GMR数据C、4G现网站点数据库D、电子地图50、5NNR版本包包含那些版本文件？答案：AC A、产品tar文件B、平台版本包C、基础包pkg文件D、RRU版本包51、64TR产品推荐应用于以下哪些场景：答案：AB A、密集城区B、一般城区C、郊区D、农村52、8槽位VBPc5单板的三个MCS片的地址分别是答案：ACE A、192.254.8.16 B、192.254.8.32 C、192.254.8.48 D、192.254.8.64E、192.254.8.8053、A9611可以使用哪种电源线供电答案：CD A、2*4mm2 B、2*6mm2C、2*10mm2D、2*16mm254、A9631A有哪几款户外直流电源线缆规格可选？答案：BCD A、2*4mm2B、2*6mm2C、2*10mm2D、2*16mm255、AAPC现网当前的版本配置为SP03版本，下列哪些配置可能导致AAPC 的失败？答案：ABCD A、同一个任务内协同小区间缺少Xn配置B、协同小区间未配置邻区关系C、服务小区的初始权值的配置值未在权值库中 D、协同小区的初始权值配置值未在权值库中56、AAPC支持多种波束组合的权值寻优，支持下列哪几种波束个数组合的寻优。

基于OPNET仿真平台的无线传感器网络优化技术研究

基于OPNET仿真平台的无线传感器网络优化技术研究近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）技术已经被广泛应用在农业、医疗、环保等诸多领域。

作为一种自组织、分布式的网络形态，无线传感器网络可以通过大量的节点收集、传输和处理环境信息，实现诸如监测、预警、控制等功能。

但与此同时，由于节点能量有限、无线信号传输容易受到干扰等问题，必须研究和优化相关技术，以提高整个网络的可靠性和效率。

为了预先评估并提升无线传感器网络系统的可靠性和性能，OPNET仿真平台已经被广泛用于无线传感器网络优化技术的研究。

OPNET仿真平台是一种基于网络仿真的工具，可以对无线传感器网络中的数据传输、路由协议、节点功耗等因素进行模拟，进而评估和优化网络性能。

在此基础上，本文将通过对基于OPNET的无线传感器网络优化技术研究展开探讨。

一、无线传感器网络中能耗优化技术无线传感器网络中节点能量是关键因素之一，节点能耗的降低是实现WNS低功耗的重要环节之一。

为此，研究者结合OPNET仿真平台，提出了一些能耗优化技术。

例如，基于链式网络拓扑的IDP算法，通过优化链式拓扑和节点配置方案等方式，实现对数据汇聚节点业务的管控和分配，从而减少节点的无效功耗，降低传输延时和控制开销。

此外，为降低路由协议及应用层协议的能耗，OPNET仿真平台结合网络适配层技术，并进行能耗的分析与计算，实现对路由协议及应用层协议的优化。

这种能耗优化技术特别适用于高负载的无线传感器网络环境下，能有效地降低节点能耗。

二、无线传感器网络中数据传输的QoS优化技术为了实现无线传感器网络中的QoS保证，研究者通过OPNET仿真平台，提出了一些数据传输的QoS优化技术。

例如，针对WSN中数据包的可靠性和传输速度等问题，研究者通过设计基于混合网络拓扑的数据传输协议，提高数据传输速度和可靠性。

同时，在对WSN中数据传输的QoS优化工作中，服务质量的识别和提高也成为一项重要的工作。

基于遗传算法的无线传感器网络节点部署优化研究

基于遗传算法的无线传感器网络节点部署优化研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种将传感器节点通过无线通信方式连接形成的网络体系，可以用于实现对大范围的环境、目标或特定状况的监听、监测和控制，被广泛应用于农业、工业、安全、医疗等众多领域。

在无线传感器网络中，节点部署优化是一个重要的问题，它涉及到网络能源消耗、网络响应速度、网络稳定性等方面的问题。

传统的无线传感器网络节点部署通常采用人工选择节点位置的方式，但是这种方式存在以下问题：首先，人工选择节点位置需要大量的人力、物力和时间成本，这在大规模部署的场景下几乎不可行；其次，人类思考方式受到其认知能力的限制，难以准确预测网络的性能，这会导致节点部署方案存在一定的局限性。

为了解决传统节点部署方式的问题，研究者们引入了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）来解决节点部署的优化问题。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的数学优化方法，它通过模拟进化过程中的自然选择、交叉和变异等步骤来寻找最优解，具有全局搜索、自适应搜索等特点。

使用遗传算法进行无线传感器网络节点部署，主要包括以下步骤：（1）编码初始种群：将每个节点的位置编码成遗传算法能处理的二进制串，以此构造种群。

（2）适应度评价：以节点的覆盖范围和网络连通度为优化目标，利用数学模型计算出各个个体的适应度值。

（3）选择操作：采用轮盘赌选择、竞技选择等机制，按照适应度大小选择优秀的个体进入下一代。

（4）交叉操作：对选中的个体进行交叉运算，生成新的后代个体。

（5）变异操作：在新生个体中随机选择某些位进行变异，增加种群的多样性。

（6）更新种群：使用新的个体替代部分原来的个体，更新种群。

（7）判断终止条件：根据指定的终止准则，判断是否达到了终止条件，如果没有，返回第（2）步；如果达到，输出最优解。

在实现无线传感器网络节点部署优化时，遗传算法可用于优化节点布置、协调路由、网络构建等方面，可以使节点覆盖范围更广、网络性能更稳定，提高了无线传感器网络的适应性和灵活性，适用于更广范围的应用场景。

粒子群优化算法在网络优化中的使用方法

粒子群优化算法在网络优化中的使用方法摘要：粒子群优化算法是一种仿生智能算法，通过对粒子的位置和速度进行迭代更新，寻找最优解。

在网络优化中，粒子群优化算法可以应用于路由优化、带宽分配和拓扑优化等问题。

本文将介绍粒子群优化算法的基本原理和步骤，并探讨其在网络优化中的使用方法。

关键词：粒子群优化算法，网络优化，路由优化，带宽分配，拓扑优化1. 引言网络优化是提高网络性能和效率的关键步骤，它可以通过优化路由、带宽分配和网络拓扑等方面来实现。

粒子群优化算法是一种通过模拟鸟群中粒子的行为来解决优化问题的算法。

本文将介绍粒子群优化算法的基本原理和步骤，并探讨其在网络优化中的使用方法。

2. 粒子群优化算法的基本原理粒子群优化算法是基于社会行为的优化算法，模拟了粒子在搜索空间中寻找最优解的过程。

其基本原理如下：（1）初始化粒子的位置和速度。

（2）根据每个粒子的位置和速度，计算其适应度函数值。

（3）更新全局最优解和每个粒子的最优解。

（4）更新粒子的位置和速度。

（5）重复步骤2和步骤3，直到满足停止条件。

3. 粒子群优化算法的步骤粒子群优化算法的步骤如下：（1）初始化粒子的位置和速度。

在网络优化中，位置代表候选解，速度代表搜索的方向和步长。

（2）计算每个粒子的适应度函数值。

在网络优化中，适应度函数可以根据具体的优化问题而定，例如，路由优化中可以使用延迟、吞吐量等指标。

（3）更新全局最优解和每个粒子的最优解。

全局最优解是所有粒子中适应度最好的解，而每个粒子的最优解是其自身找到的最好解。

（4）更新粒子的位置和速度。

根据当前位置、速度和最优解的位置，通过计算公式更新粒子的位置和速度。

（5）重复步骤2和步骤3，直到满足停止条件。

停止条件可以是达到最大迭代次数或满足一定的收敛标准。

4. 粒子群优化算法在网络优化中的应用粒子群优化算法可以应用于多个网络优化问题，下面将分别介绍其在路由优化、带宽分配和拓扑优化中的使用方法。

4.1 路由优化路由优化是网络优化中的关键问题，它可以通过选择最优的路由路径来提高网络的性能和效率。

基于智能算法的无线传感器网络设计与优化

基于智能算法的无线传感器网络设计与优化无线传感器网络是当前热门的研究领域之一。

它集传感、通信、控制、计算等技术于一身，将传感器部署在感兴趣的区域，采集环境信息并通过无线通信协作完成各种任务。

随着信息技术的快速发展，智能算法也被广泛应用于无线传感器网络的设计与优化中。

一、传感器节点密集度优化传感器节点密集度在无线传感器网络中极为重要，它决定了数据采样的质量以及无线通信的能耗。

智能算法能够通过优化传感器节点的部署和工作机制，从而提高传感器节点密集度。

在传感器节点部署方面，遗传算法可被用于节点布局的优化。

在设计阶段，通过合理的适应度函数、交叉和变异运算等技术，可以克服贪心算法的不足，快速得到最优解。

在传感器节点工作机制优化方面，粒子群算法可被应用于节点通信协议的设计。

通过模拟粒子的运动情况来寻找最佳适应度函数，通过不断协商并优化节点之间的通信方式，可以达到优化传感器节点密集度的目的。

二、传感器节点能源消耗优化传感器节点能源消耗是无线传感器网络中较为明显的问题之一。

智能算法可以通过自适应学习和优化，从而降低节点能源消耗。

在传感器节点能耗优化方面，遗传算法可被应用于传感器节点调整其功率。

通过适应度函数调整精英种群与基因区间的选择，可以快速找到最佳功率调整策略，从而增加传感器的覆盖范围，减少节点间的能耗。

在传感器节点任务分配方面，蚁群算法可被应用于任务分配。

通过模拟蚂蚁搜寻食物的过程，构建蚂蚁算法模型，从而精准地给每个节点分配任务，避免了一些节点负载过重或负载过轻的情况，使得网络能量更加均衡，从而增加传感器网络的生命周期。

三、传感器节点数据采集质量优化数据采集质量是无线传感器网络中至关重要的指标之一，其直接影响到无线传感器网络的精度和效率。

智能算法可以优化数据采集质量，提高数据采集的效率和可靠度。

在数据采集质量优化方面，蜂群算法可被应用于传感器节点的数据融合算法中。

通过蜂群算法对数据进行分群，选择不同的聚类算法，带改进的k-means、DBSCAN、凝聚层次聚类算法等等，从而优化数据融合的模型，提高数据采集的精度和效率。

协同进化策略的粒子群优化算法

协同进化策略的粒子群优化算法粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种仿自然界鸟群觅食行为的智能优化算法。

该算法通过模拟粒子在搜索空间中的群体行为，实现对优化问题的求解。

而协同进化策略则是将多个不同的优化算法相互结合，从而在解决实际问题中提升求解效果的一种策略。

协同进化策略的粒子群优化算法（Collaborative Evolutionary Particle Swarm Optimization, CE-PSO）是在传统粒子群优化算法的基础上引入协同进化策略的一种改进方法。

它通过将粒子群优化算法与其他优化算法进行协同进化，从而在解决复杂问题时提高算法的全局搜索能力和收敛速度。

在CE-PSO算法中，每个粒子的位置和速度信息在迭代过程中进行更新，以寻找最优解。

与传统的PSO算法不同的是，CE-PSO算法引入了协同进化策略，使得粒子群能够与其他优化算法进行信息交流和共享。

这样一方面可以提高算法的搜索能力，另一方面可以避免算法陷入局部最优解。

具体而言，在CE-PSO算法中，每个粒子都具有自己的经验最佳位置和群体最佳位置。

粒子根据自己的经验和群体的经验来更新自己的速度和位置。

在更新过程中，粒子不仅可以通过与群体中其他粒子的协同进化来获取信息，还可以与其他优化算法进行信息交流与合作。

CE-PSO算法中的协同进化策略可以有多种选择，例如遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）等。

通过与这些算法的协同进化，CE-PSO算法能够在局部搜索和全局搜索之间找到更好的平衡点，从而提高算法的性能。

总结起来，协同进化策略的粒子群优化算法是一种结合了粒子群优化算法与其他优化算法的智能优化算法。

通过引入协同进化策略，该算法能够在解决复杂问题时提高搜索能力和收敛速度。

未来，在实际应用中，我们可以进一步研究和改进CE-PSO算法，以适应更广泛的优化问题。

无线传感器网络的关键技术

传感器网络关键技术无线传感器网络作为当今信息领域新研究热点，涉及多学科穿插研究领域，有非感常多关键技术有待发现和研究，下面仅列出局部关键技术。

1、网络拓扑控制对于无线自组织传感器网络而言，网络拓扑控制具有特别重要意义。

通过拓扑控制自动生成良好网络拓扑构造，能够提高路由协议和MAC协议效率，可为数据融合、时间同步和目标定位等很多方面奠定根底，有利于节省节点能量来延长网络生存期。

所以，拓扑控制是无线传感器网络研究核心技术之一。

传感器网络拓扑控制目前主要研究问题是在满足网络覆盖度和连通度前提下，通过功率控制和骨干网节点选择，剔除节点之间不必要无线通信链路，生成一个高效数据转发网络拓扑构造。

拓扑控制可以分为节点功率控制和层次型拓扑构造形成两个方面。

功率控制机制调节网络中每个节点发射功率，在满足网络连通度前提下，减少节点发送功率，均衡节点单跳可达邻居数目；已经提出了COMPOW等统一功率分配算法，LINT／LILT和LMN／LMA等基于节点度数算法，CBTC、LMST、RNG、DRNG和DLSS等基于邻近图近似算法。

层次型拓扑控制利用分簇机制，让一些节点作为簇头节点．由簇头节点形成一个处理并转发数据骨干网，其他非骨干网节点可以暂时关闭通信模块，进入休眠状态以节省能量；目前提出了TopDisc成簇算法，改良GAF虚拟地理网格分簇算法，以及LEACH和HEED等自组织成簇算法。

除了传统功率控制和层次型拓扑控制，人们也提出了启发式节点唤醒和休眠机制。

该机制能够使节点在没有事件发生时设置通信模块为睡眠状态，而在有事件发生时及时自动醒来并唤醒邻居节点，形成数据转发拓扑构造。

这种机制重点在于解决节点在睡眠状态和活动状态之间转换问题，不能够独立作为一种拓扑构造控制机制，因此需要与其他拓扑控制算法结合使用。

2．网络协议由于传感器节点计算能力、存储能力、通信能量以及携带能量都十分有限，每个节点只能获取局部网络拓扑信息，其上运行网络协议也不能太复杂。

无线传感器网络中的分布式多目标优化算法

无线传感器网络中的分布式多目标优化算法无线传感器网络是由许多自主节点组成的自组织网络，节点可以感知、存储、处理、通信等多种功能。

在工业、农业、环境监测等领域，无线传感器网络被广泛应用，而其中一个重要问题是网络能源的消耗。

因此，如何设计有效的分布式多目标优化算法，以最大程度地降低能源消耗，成为了当前无线传感器网络研究的热点。

分布式多目标优化算法的背景在无线传感器网络中，传感器节点的能量来源有限，受制于电池容量、太阳能电池、燃料电池等因素，因此如何提高无线传感器网络的能源利用效率是一项必须解决的问题。

同时，为了保证网络可靠和安全运行，业务质量、数据传输信号质量、传输速率等指标也需要得到保证。

因此，在设计优化算法时需要同时考虑不同的指标。

分布式多目标优化算法的定义分布式多目标优化算法旨在解决多目标优化问题，并且数据分散分布在不同的节点中，需要通过协作来进行全局优化。

其目的是通过节点之间的协作和通信，达到最优解或次优解。

与传统的优化方法相比，分布式多目标优化算法可以充分考虑节点能源有限的情况，能够使得网络的能源更加高效的利用，提高网络长期稳定运行的能力。

分布式多目标优化算法的优势分布式多目标优化算法具有以下特点：1. 支持分布式协作。

分布式多目标优化算法可以将算法中的任务和数据分配给不同的节点，让每个节点分别完成任务，同时通过协作和通信，逐步优化自身结果，达到全局最优解。

2. 支持节点能量优化使用。

由于节点能量数量有限，分布式优化算法可以最大程度地降低节点能量的消耗，给予节点使用优化建议，减缓节点能量消耗速度，提高节点的长期可靠性。

3. 支持实时响应。

由于节点具有较强的自主性，能够对感知到的信息做出及时的反应和响应，因此，分布式多目标优化算法具有处理数据的时效性，从而能够在实时性领域中得到应用。

分布式多目标优化算法的研究现状针对分布式多目标优化算法，目前国内外学者已经做了大量的研究。

其中，比较有代表性的算法有遗传算法（Genetic Algorithm）、蚁群算法（Ant Colony Algorithm）、模糊控制（Fuzzy Control）等。

基于萤火虫群优化算法的无线传感器节点部署

基于萤火虫群优化算法的无线传感器节点部署作者：刘翠苹张海涛白舸来源：《计算机应用》2013年第04期0引言随着无线通信、集成电路、传感器以及微机电系统等技术的飞速发展和日益成熟，传感器信息获取技术已经从过去的单一化逐渐向集成化、微机化和网络化的方向发展，无线传感器网络也因此孕育而生。

无线传感器网络是由部署在检测区域内的大量的微型传感器节点通过无线电通信形成的具有多跳性的自组织网络，可以实时协助感知、采集、处理和发布网络覆盖区域里检测对象的信息，并且具有易于部署、通信灵活、低成本、低功耗等特点。

因而被广泛地应用于环境检测、灾害预警、空间探测，工业自动化等方面[1]。

为了保证所采集信息的准确及详尽性，除了要求无线传感器网络系统中所有节点都能有效可靠地工作之外，还要对检测区域进行最大的检测覆盖，并且保证含有有限电源能量[2]的节点的使用寿命。

由此可见，无线传感器网络的部署优良与否，也间接影响了整个网络的性能和使用寿命。

因此，传感器网络部署问题一直是广大学者研究的热门问题。

目前，国内外对无线传感器节点部署研究，主要集中在区域覆盖的确定性部署和随机部署以及目标覆盖的确定性部署和随机部署。

确定性部署首先对检测区域进行网格划分，再进行网络节点部署。

何欣等[3]、郭秀明等[4]针对目标覆盖的确定性部署分别提出了基于多层交叠域和遗传算法的最优确定性部署和基于正方形网格扫描的部署算法。

而Qin[5]、张云洲等[6]针对区域覆盖的确定性部署也分别提出了针对交通数据的区域流采集和针对含障碍物的确定性区域的节点部署方法。

随机部署即随机抛洒节点，重点是采用多种优化算法进行部署优化使其满足节点部署要求。

目前，常用的优化算法有快速虚拟力算法（Fast Virtual Force Algorithm，FVFV）[7]、萤火虫群优化（Glowworm Swarm Optimization，GSO）算法[8]、模拟退火遗传算法[9]、微粒群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法[10]等。

技能认证华为5G中级考试(习题卷16)

技能认证华为5G中级考试(习题卷16)第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]以下关于SSB物理周期的描述，错误的是哪一项?A)物理周期可以灵活配置B)SSB的周期和MIB周期可以设置不一样C)每个周期内采用扫描的方式发送所有的SSB波束D)周期越大UE搜索小区更快答案:D解析:2.[单选题]MiassiveMIMO的哪一项增益不能改善系统覆盖性能A)阵列增益B)空间复用增益C)干扰抑制增益D)空间分集增益答案:B解析:3.[单选题]PDSCH的DMRS采用双符号Type2类型，支持的最大端口数是多少?A)6B)8C)12D)4答案:C解析:4.[单选题]64T64RAAU在默认配置场景下，广播波束的水平3dB波宽和垂直3aB波宽分别是多少？A)65° 、 6°B)105°，12°C)65° 12°D)105°、6°答案:D解析:5.[单选题]在SA组网中，如果只有5G侧发送了掉话，那么终端收到的空口消息是以下哪条?A)RRC ReleaseB)RRC ReconfigurationC)SCG Failure InfoD)RRC Reestablishment答案:A解析:6.[单选题]5G SAC-Band小区下，终端开机搜索SsB的步长是多大？D)1. 44MHz答案:D解析:7.[单选题]在NR辅站变更成功后， MeNodeB会通知MME以下哪条信令?A)Path Update ProcedureB)RRC Connection Reconfiguration CompleteC)SgNB Information TransferD)SgNB Reconfiguration Complete答案:A解析:8.[单选题]以下关于5G 小区存在的寻呼方式的描述，错误的是哪一项？A)RAN 使用 I-RNTI 在 RNA 寻呼B)使用 PDSCH 信道发送寻呼消息C)核心网使用 I-RNT I 在 RNA 寻呼D)核心网使用 5G-S-TMSI 在 TAL寻呼答案:D解析:9.[单选题]5G的CSI-RS最大支持多少个端口？A)64B)16C)32D)48答案:C解析:10.[单选题]UE测量到单小区的三个SSB波束强度分别为-70dBm、-74dBm、-81dBm,而SSB的合并门限为-75dBm，合并个数为3,则该小区级SSB测量结果是哪一个?A)-72dBmB)-74dBmC)-70dBmD)-75dBm答案:D解析:11.[单选题]以下关于上行DFT-S-OFDM波形的描述，正确的是哪一项？A)该波形下可以支持多流复用B)该波形PARA高C)该波形只支持连续的频率资源分配D)该波形支持更灵活的频域资源分配答案:C解析:12.[单选题]针对100MHz小区，下行采用type0分配方式时，频域上最小分配的资源是多少?A)16RBB)4RB解析:13.[单选题]华为基站的以下哪一项原因值会导致N.NsaDc.SgNB.AbnormRel指标增加？A)SCG MobilityB)Resource OptimisationC)TDCoverall ExpiryD)Cell not Available答案:C解析:14.[单选题]5G SA小区终端在基于竞争的随机接入过程中，会使用哪种PDCCH DCI格式?A)Format 1 1B)Format 0 0C)Format 2_1D)Format 1 0答案:D解析:15.[单选题]5GeMBB场景控制信道使用哪种信道编码?A)咬尾卷积B)PolarC)TurboD)LDPC答案:B解析:16.[单选题]5G随机接入的场景，哪一种是LTE系统中不存在的？A)波束恢复B)RRC重建C)切换D)失步状态下行数据到达答案:A解析:17.[单选题]以下几类数传问题中，哪一项不仅仅是空口质量的问题造成的？A)调度次数低B)IBLER高C)RAK低D)MCS低答案:A解析:18.[单选题]5G的gNodeB和核心网用户面功能之间的接口是哪个？A)N1B)N2C)N3D)N4答案:CA)UE在空口可以和两个基站建立用户面B)当前商用网络UE在空口只能和一个基站建立信令面C)信令面建立在5G侧D)只能支持4G和5G的双连接答案:C解析:20.[单选题]5G SA组网中，以下哪种RRC状态转换流程是不支持的？A)RRC去激活到RRC连接B)RRC空闲到RRC去激活C)RRC去激活到RRC空闲D)RRC空闲到RRC连接答案:B解析:21.[单选题]NSA场景下，低频NR小区异频测量GAP参数由哪个网元计算？A)gNodeBB)MAEC)eNodeBD)UE答案:C解析:22.[单选题]R.egistration Request终端初始注册时可能携带哪个参数作为用户标识?A)IMSIB)SUCIC)SUPID)GUTI答案:C解析:23.[单选题]以下关于用户级SRS的描述，错误的是哪一项？A)用户级SRS slot表示用户发送SRS的slotB)SRS带宽树的最大深度为5C)非周期SRS带宽由CSRS和BSRS确定D)用户级SRS带宽表示用户发送SRS的带宽答案:B解析:24.[单选题]以下哪个标识用于在AMF内部唯一标识一个用户?A)5G-TMSIB)5G-GUTIC)5G-S-TMSID)GUAMI答案:B解析:25.[单选题]华为基站TRS会出现在以下哪个符号上？解析:26.[单选题]在SIB1消息中,如果前导期望功率为-100dBm,SsB发射功率为18dBm,当前RSRP为-90dBm,那么终端第一个PRACH的前导发射功率是多少?A)10dBmB)-108BmC)8dBmD)-118dBm答案:C解析:27.[单选题]SA组网中，UE做小区搜索的第一步是以下哪项?A)帧同步，获取PCI组编号B)获取小区信号质量C)半帧同步，获取PCI组内IDD)获取小区其它信息答案:C解析:28.[单选题]5G系统支持Extend CP的子载波间隔是多少A)240KHzB)6OKHZC)30KHzD)15KHz答案:B解析:29.[单选题]以下关于5QI类型的描述，正确的是哪一顶？A)针对Non-GBR新增Averaging WindowB)URLLC业务推荐GBR类型5QIC)标准50一共20个D)预配置5QI是在RAN中预先配置答案:D解析:30.[单选题]4G NodeB根据UE上报的CQI，将其转换为几位长的MCS?A)2bitB)5bitC)4bitD)3bit答案:B解析:31.[单选题]以下哪个子载波不会用于承载PDCCH DMRS信息?A)子载波9B)子载波132.[单选题]c波段100Mhz的带宽,30khz的子载波情况下，为了达到峰值速率，NR对UE的下行调度次数( DL Grant)需要达到多少?A)1000次/秒B)2000次/秒C)1500次/秒D)3000次/秒答案:B解析:33.[单选题]NSA组网上行TDM功控时， TDM-Pattern信息通过哪条消息发送？A)SgNB Change RequiredB)SgNB Addition RequestC)SgNB Modification RequiredD)SgNB Modi fication Request答案:C解析:34.[单选题]基于以下哪种事件的上报触发育重定向流程?A)A3B)A1C)A2D)A4答案:C解析:35.[单选题]5G的c波段中， Numerology取1时对应的子载波间隔是多大？A)15KHzB)30KHzC)5KHzD)60KHz答案:B解析:36.[单选题]以下关于上行波形自适应算法的描述，错误的是哪一项?A)当上行 SINR 低于门限值时，基站指示终端使用 DFT-S-OFDM 波形B)当上行 SINR 低于门限值且 RANK＝1 时，基站指示终端使用 DFT-S-OFDM 波形C)当算法未开启时，基站默认指示终端用 CP-OFDM 波形D)当上行 SINR 高于门限时，基站指示终端使用 CP-OFDM 波形答案:C解析:37.[单选题]MU-MMO是提升小区容量非常有效的手段，不同信道支持的流数是不一样的，以下描述错误的是哪一项?A)PDSCH 最大流数为16B)PUSCH 最大流数为8C)PDCCHI 最大流数为8D)8T8R不支持PDCCH 复用38.[单选题]5G基于系统功能的架构中，5GC中哪个网络功能负责终端的移动性管理?A)AMFB)BUPFC)PCFD)SMF答案:A解析:39.[单选题]以下属于PUCCH短格式的是哪一项?A)Format1B)Format4C)Format3D)Format2答案:D解析:40.[单选题]在Option3x架构下，双连接建立过程中，eNB会向MME发送ERABModifyIND消息，该消息中携带的IP地址是属于以下哪个网元的?A)gnodebB)SgC)UED)Enodeb答案:A解析:41.[单选题]在RAM3.0版本中的下行信道配置中，最大的功率偏置为多少?A)15dBB)9dBC)6dBD)12dB答案:A解析:42.[单选题]以下哪一个事件发生在基于覆盖的异频切换触发环节?A)A2事件B)A5事件C)A1事件D)B1事件答案:A解析:43.[单选题]小区级PUCCH配置短结构频域范围，固定为多少个子载波?A)2B)10C)16D)全带宽答案:B解析:答案:B解析:45.[单选题]N.R小区推荐的下行PDCP序列号长度是多大?A)16bitB)18bitC)10bitD)12bit答案:D解析:46.[单选题]为应对大规模连接,5G适应mMTC物联网场景时，推荐采用的SCS子载波间隔为多少?A)60KhzB)30KhzC)15khzD)120Khz答案:C解析:47.[单选题]为了解决NR网络深度覆盖的问题，以下哪项措施是不可取的?A)采用低频段组网B)使用 Lampsi te提供室分覆盖C)增加NR系统带宽D)增加AAU发射功率答案:C解析:48.[单选题]NSA终端在eNodeB侧接入过程中，如果eNdoeB收到ME的消息，里面携带了nRestriciontion的指示，以下哪个是问题的原因？A)终端不支持NSA功能B)用户5G未开户C)用户开户速率过低D)EPC相关网元不支持NSA答案:D解析:49.[单选题]SA小区如果终端收到TA值为40表示什么含义？A)终端移出控制区域B)终端距离基站更远了C)终端位置没有变化D)终端距离基站更近了答案:B解析:50.[单选题]5G 中上行一共定义多少个逻辑信道组?第2部分：多项选择题，共34题，每题至少两个正确答案,多选或少选均不得分。

粒子群优化算法的发展历程

粒子群优化算法的发展历程粒子群优化算法的发展历程可以追溯到1995年，Kennedy和Eberhart首次提出了粒子群优化算法（PSO）。

下面是按时间线写的一份粒子群优化算法发展史，直至2023年：1995年：Kennedy 和Eberhart 提出了一种新的优化算法，即粒子群优化算法（PSO）。

该算法基于对鸟群、鱼群等动物群体的社会行为的研究，通过模拟群体中个体的行为模式来进行优化搜索。

PSO算法最初是用来解决复杂函数优化问题的，它采用了速度-位置模型作为基本框架，将每个解看作是搜索空间中的一只鸟，其飞行方向和速度取决于其自身的历史信息和群体信息。

1996年：Kennedy 和Eberhart 对PSO算法进行了改进，引入了惯性权重w来调整粒子的飞行速度，从而提高了算法的全局搜索能力。

改进后的PSO算法称为标准粒子群优化算法（Standard PSO，SPSO）。

1998年：Shi 和Eberhart 对SPSO算法进行了进一步改进，提出了带有动态调整惯性权重的粒子群优化算法（Dynamic PSO，DPSO）。

该算法根据搜索过程中的误差信息动态调整惯性权重w，从而更好地平衡了全局搜索和局部搜索能力。

2000年：Miranda 和Fonseca 提出了自适应粒子群优化算法（Adaptive PSO，APSO）。

该算法通过引入适应度函数来动态调整惯性权重w和学习因子c1和c2，从而提高了算法的搜索效率。

2002年：Liu 和Storey 提出了混合粒子群优化算法（Hybrid PSO，HPSO），将遗传算法的交叉和变异操作引入到PSO算法中，增强了算法的局部搜索能力。

2004年：Keller 提出了一种基于分解的粒子群优化算法（Decomposition PSO），将多目标优化问题分解为多个单目标优化问题，并分别进行求解，取得了较好的效果。

2006年：Cliff 和Farquharson 提出了一种自适应粒子群优化算法（Self-Adaptive PSO），该算法通过分析搜索过程中的误差信息和学习因子c1和c2的变化情况，动态调整惯性权重w 和其他参数，提高了算法的搜索效率。

无线可充电传感器网络的充能与调度策略优化研究

无线可充电传感器网络的充能与调度策略优化研究随着物联网的迅速发展，无线可充电传感器网络的应用越来越广泛。

传感器网络是由大量分散部署的传感器节点组成的，这些节点可以感知环境变化并将数据传输给中心节点。

然而，传感器节点的能量供应始终是一个挑战，因为节点通常由有限的电池供电。

为了解决这一问题，无线可充电传感器网络引入了无线充电技术，即通过无线充电器向节点输送能量。

在无线可充电传感器网络中，充能和调度策略的优化对于确保网络正常运行和延长节点寿命至关重要。

本文将深入研究无线可充电传感器网络中充能与调度策略的优化问题，旨在提高传感器网络的能效，延长节点的生命周期。

首先，我们将着重针对无线充电器的部署问题展开研究。

合理地部署充电器是实现节点充能和调度优化的重要前提。

我们考虑到传感器节点在不同环境下的能量消耗模式不同，因此提出了一种基于节点能量消耗状况的充电器部署策略。

这种策略能够根据节点能量消耗的情况，确定充电器的位置和数量，以实现能量的有效传输。

通过模拟和实验结果的分析，我们验证了该部署策略在提高传感器节点能效和延长网络生命周期方面的有效性。

其次，我们将研究无线可充电传感器节点充能的优化问题。

传统的充能策略通常是将能量平均分配给所有节点，这种方法存在能量浪费和节点能量不均衡的问题。

为了解决这一问题，我们提出了一种基于节点能量消耗预测和需求预测的节点充能优化策略。

通过对节点能量消耗和需求进行实时的预测和调整，我们能够更精确地分配能量，并避免能量的浪费。

实验结果表明，该策略可以显著提高节点的能效和网络寿命。

最后，我们将研究无线可充电传感器网络的调度优化问题。

传感器节点在进行数据传输和充能时需要进行调度，以避免冲突和能量浪费。

我们提出了一种基于能量消耗和数据传输需求的节点调度优化策略。

该策略通过综合考虑节点能量消耗和数据传输需求，并采用合适的调度算法，实现节点之间的协调工作。

实验结果表明，该策略能够提高传感器网络的能效和数据传输的可靠性。

机电系统的无线传感网络技术与应用考核试卷

A.基于轮询的调度
B.基于竞争的调度
C.基于时间的调度
D.基于功耗的调度
19.以下哪种技术在无线传感网络中用于提高网络覆盖范围？（）
A.超宽带技术
B.扩频技术
C.跳频技术
D.窄带技术
20.以下哪个领域不是无线传感网络的研究热点？（）
A.网络协议
B.数据处理
C.系统集成
D.人工智能基础理论
二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少有一项是符合题目要求的）
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. C
3. D
4. B
5. D
6. A
7. D
8. D
9. A
10. B
11. A
12. C
13. C
14. A
15. D
16. D
17. C
18. A
19. B
20. D
二、多选题
1. A,B,C
2. A,B,C,D
3. A,B,C,D
4. A,B,C,D
5. A,B,C,D
B. Bluetooth
C. Wi-Fi
D. LoRa
5.以下哪项不是无线传感网络的节能技术？（）
A.动态电压调节
B.睡眠唤醒机制
C.数据压缩技术
D.多路径传输
6.传感器节点主要由以下哪些部分组成？（）
A.传感器、处理器、电池
B.传感器、通信模块、电源管理
C.传感器、处理器、存储器
D.传感器、通信模块、显示器
A.自动重传请求
B.检错码
C.混沌加密
D.分散式网络协议
20.无线传感网络在军事领域的应用包括以下哪些？（）

基于粒子群优化的nlos环境的节点定位算法

基于粒子群优化的nlos环境的节点定位算法非视距环境（NLOS）下的节点定位具有重要的实际意义。

对NLOS 境中节点定位的挑战，本文提出了一种基于粒子群优化的 NLOS境的节点定位算法（PONL）。

PONL主要思想是通过 PONL法本身的自适应优化，可以帮助节点定位在 NLOS境中得到精确的定位结果。

PONL过建立传输模型，通过传输模型以及传输参数变量，计算相应节点的位置，从而解决 NLOS境中节点定位的精确问题。

首先，PONL先建立了一个 NLOS 传输模型来描述传输信号的衰减。

后，PONL过将每个节点的位置参数命令为一种优化变量，以求解出最优的解，从而帮助节点定位的精度更加准确。

此外，PONL通过粒子群优化算法来模拟 NLOS扰环境中的节点自适应优化行为，使得节点定位在 NLOS境中更加准确。

此外，PONL可以通过优化参数的选择和确定，来解决 NLOS境中的节点定位的问题。

本文还进行了实验，以评估 PONL法在 NLOS境下的定位精度。

结果表明，当传输模型参数和粒子群优化算法参数设置正确时，PONL NLOS境中具有较高的定位精度。

同时，基于 PONL节点定位算法相对其他任何基于粒子群优化算法的 NLOS点定位方法而言，具有更高的定位精度。

本文提出的 PONL法可以帮助 NLOS境中的节点定位更加准确。

此外，PONL可以根据不同的环境调整传输模型参数和粒子群优化算法参数，以求得更好的定位精度。

本文的工作为 NLOS境中的节点定位研究提供了新的思路，并为实现更高精度的节点定位提供了更多的灵活性。

最后，本文提出的 PONL法可以实现 NLOS境中的高精度节点定位。

在未来的研究中，我们可以继续优化 PONL法，以提高算法的定位精度，并进一步研究 PONL法在复杂 NLOS境中的应用。

基于人工智能的萤火虫群优化算法在无线传感器中的应用研究

基于人工智能的萤火虫群优化算法在无线传感器中的应用研究作者：***来源：《无线互联科技》2023年第20期摘要：无线传感器加快了无线通信的发展，无线网络的覆盖率与网络性能有着密切关联。

为改善传感器节点随机分布时存在的问题，文章提出的基于人工智能的萤火虫群优化算法应用在无线传感器中，加快了节点覆盖、扩大了网络覆盖。

关键词：人工智能；信息通信技术；无线传感器；网络覆盖中图分类号：TP929.52 文献标志码： A0引言无线传感网络（WSN）即多个传感器节点在数据传输空间中接收数据信息［1］。

每个传感器均具备数据处理的功能，且还能同时拥有多个传感器，所有传感器节点的运行便是传感工作。

由于无线传感器存在接收信号、节点能量不足等问题，WSN节点的部署问题及网络覆盖范围因此十分关键，需要重点关注。

1网络覆盖模型信息的接收与网络覆盖面有较大关联，选取WSN网络节点时，需要根据网络覆盖面建立模型，求解覆盖范围及覆盖率［2］，量化网络覆盖率选择概率感知模型和0/1感知模型。

1.10/1感知模型0/1感知模型可以将一些客观因素排除，在二维空间内应用较广，视传感器节点为区域圆，半径为r，圆心为Ci（xi，yi），若区域内无信号源则则为0，若区域内有信号源需≥1。

假设任意目标点O（像素点）的坐标（xj，yj）在传感器网络监测区内，那么O与圆心的距离为欧氏距离，公式如下：d（ci，O）=（xi-xj）2+（yi-yj）2（1）O点是否被区域覆盖，判断如下：ci，j=1，d（ci，O）≤r0，d（ci，O）＞r（2）1.2感知概率模型在对该方法进行建模时，由于外界条件的变化，本文采用了一种基于认知概率的方法。

在实际应用中，所建立的知觉概率模型是可行的。

假设2D平面上的监控对象（x， y）是该传感器网络中的一个节点的坐标，并且它可以出现在任何一个地方，记（xk， yk）是该地区监控对象点 k的坐标，那么，该传感器网络上的监控概率就可以用 Ck（si， k）来表达，即：Ck（si，k）-1，d（zi，k）≤Rs-reexp（-λ1α1αβ22+λ2），Rz-re＜d（zi，k）＜Rz+re0，otherwise（3）上式中，re表示可靠的测量参数；Rs为节点感知半径；节点zi与目标点k的欧氏距离以d （zi，k）表示。

面向移动无线传感器网络的高效协作定位算法

面向移动无线传感器网络的高效协作定位算法
吴贤平;苗春雨;王丽娜
【期刊名称】《传感技术学报》
【年(卷),期】2024(37)1
【摘要】在移动无线传感器网络中如何高效节能地获取节点的位置信息是热点研究问题。

由于传感器网络一般采用电池供电且很难从外界获得能量补充,因此如何以尽可能低的能耗实现对节点的精确定位是研究的重点。

提出采用虚拟多输入多输出VMIMO技术来实现节点的定位,该定位技术从总能耗、定位误差和节点移动速度三方面综合计算收发节点的最佳数量,从而降低了定位过程中的能耗。

同时结合到达时间(TOA)算法实现了移动节点的高效定位。

最终,实验分析了节点在不同移动速度等情况下的性能,结果表明基于VMIMO的定位算法在能耗方面具有显著的优势,且在节点移动的情况下具有非常强的鲁棒性。

【总页数】9页(P121-129)
【作者】吴贤平;苗春雨;王丽娜
【作者单位】浙江安防职业技术学院人工智能学院;杭州安恒信息技术股份有限公司;东南数字经济发展研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.无线传感器网络精度优选RSSI协作定位算法
2.基于到达时间的无线传感器网络协作定位算法
3.采用RSSI模型的无线传感器网络协作定位算法
4.无线传感器网络中基于相邻节点协作的恶意节点溯源定位算法
5.基于果蝇算法优化蒙特卡罗锚盒移动算法的无线传感器网络节点定位
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基于介数中心性重要节点的能量均衡机制

基于介数中心性重要节点的能量均衡机制耿鹏;柳艳【摘要】针对无线传感器网络中瓶颈节点和准瓶颈节点对网络影响的特例性问题,将重要节点的概念推广到对节点介数的研究,提出了基于介数中心性重要节点的能量均衡机制.该机制将介数值大于网络平均介数值的节点判定为重要节点,并利用重要节点的邻居节点建立缓冲机制来减少其数据的转发次数,在牺牲较少数据传输延时的情况下节省了介数中心性重要节点的能量消耗.仿真实验表明该机制能够较好地均衡无线传感器网络中的节点能耗,提高了网络生命周期.%In wireless sensor networks,the problem of the influence of the bottleneck node and the quasi bottleneck node on the network is a special case. The concept of important nodes to the study of the betweenness centrality of nodes is extended. An energy balance mechanism based on betweenness centrality important nodes is proposed. In this mechanism,we determine the node is important node which the value of betweenness centrality is more than the average value of the network. Then a buffer mechanism is established on neighbor nodes of important nodes which can reduce data forwarding times. The mechanism saves the energy consumption of important nodes in the case of less data transmission delay. Simulation results show that the proposed mechanism can well balance the energy consumption of nodes in wireless sensor networks,and improve the network lifetime.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2017(042)009【总页数】5页(P70-73,78)【关键词】无线传感器网络;瓶颈节点;介数中心性;生命周期【作者】耿鹏;柳艳【作者单位】南京工程学院,南京 211167;南京工程学院,南京 211167【正文语种】中文【中图分类】TP393Abstract：In wireless sensor networks，the problem of the influence of the bottleneck node and the quasi bottleneck node on the network is a special case.The concept of important nodes to the study of the betweenness centrality of nodes is extended.An energy balance mechanism based on betweenness centrality important nodes is proposed.In this mechanism，we determine the node is important node which the value of betweenness centrality is more than the average value of the network.Then a buffer mechanism is established on neighbor nodes of important nodes which can reduce data forwarding times.The mechanism saves the energy consumption of important nodes in the case of less data transmission delay.Simulation results show that the proposed mechanism can well balance the energy consumption of nodes in wireless sensor networks，and improve the network lifetime.Key words：wireless sensor networks，bottleneck node，betweenness centrality，lifetime无线传感器网络［1］（WSN，Wireless Sensor Networks）通常应用在一些特殊环境之中，如军事、环境监测、地质勘探和气候预测等领域。

无线传感器网络中多sink节点优化部署方法

无线传感器网络中多sink节点优化部署方法刘强;毛玉明;冷甦鹏;李龙江;庄奕群【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2011(031)009【摘要】大规模无线传感器网络( WSN)环境下,当网络结构采用单一的sink节点时,容易造成sink节点周围的普通传感节点因为转发大量其他节点的数据,迅速消耗掉自身能量而使网络失效.为了延长网络寿命,需要降低传感节点到sink节点的跳数,而采用多sink结构是一个有效的方法.为此,需要考虑一定规模的网络中,应该布置多少sink节点,才能使得网络寿命最大化的同时网络成本最低.基于栅格网络结构,提出了多sink节点下的网络寿命模型和网络成本模型,并采用一种新颖的方法计算最大网络寿命成本比(RLC),推导出了保证网络寿命最大化的同时网络成本最低的sink节点个数的表达式.理论结果表明,该值与网络规模、关键节点数、节点收发功率以及普通节点和sink节点的成本等参数有关.最后通过仿真实验证明了该结论的正确性.%In a large-scale Wireless sensor Network ( WSN), the nodes closer to the single sink node use up their energy more quickly than others because of relaying more packets so that the network is invalid rapidly. In order to elongate the network lifetime, it is required to deduce the hops from sensor node to sink node. An efficient method is to deploy multiple sink nodes instead of single one. Therefore, it needs to be considered that how many sink nodes should be deployed on minimizing network cost and maximizing network lifetime. A network lifetime model and a cost model were proposed in WSN with multiple sink nodes and a new method waspresented to determine the optimal number of sink nodes by computing the Ratio of Lifetime to Cost (RLC). The theoretical studies show that the number of sink nodes is related to the cost of sensor nodes and sink nodes, the network scale, the number of critical sensor nodes and the transmission power of sensor node. The simulation results prove the theoretical conclusion.【总页数】4页(P2313-2316)【作者】刘强;毛玉明;冷甦鹏;李龙江;庄奕群【作者单位】电子科技大学通信与信息工程学院,成都611731;电子科技大学通信与信息工程学院,成都611731;电子科技大学通信与信息工程学院,成都611731;电子科技大学通信与信息工程学院,成都611731;电子科技大学通信与信息工程学院,成都611731【正文语种】中文【中图分类】TP393.02【相关文献】1.能耗均衡的无线传感器网络多Sink节点部署优化方法 [J], 邵开丽;付辉2.大规模WSNs中多Sink节点优化部署遗传算法 [J], 范一鸣;秦本涛3.一种新的无线传感器网络节点优化部署方法 [J], 高笠峰;孙学梅;宋国治;潘军4.基于萤火虫算法的无线传感器网络移动sink节点路径规划方法 [J], 俸皓;罗蕾;王勇;董荣胜5.年轮式水下无线传感器网络节点深度自调节优化部署方法 [J], 闫雒恒;贺昱曜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

群智能优化算法综述

现代智能优化算法课程群智能优化算法综述学生姓名：学号：班级：2014年6月22日摘要工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍，在求解过程中，人们创造与发现了许多优秀实用的算法。

群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。

群智能优化是智能优化的一个重要分支，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。

群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。

本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其开展前景。

关键词：群智能；最优化；算法目录摘要11 概述22 定义及原理22.1 定义22.2 群集智能算法原理33 主要群智能算法33.1 蚁群算法33.2 粒子群算法53.3 其他算法64 应用研究75 开展前景76 总结8参考文献81 概述优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。

很多实际优化问题往往存在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。

因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。

随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。

这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够"突现〞出非常复杂的行为特征。

基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。

目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 和粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。

2 定义及原理2.1 定义群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。