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粒子群算法 (1)【精品文档】(完整版)

中文翻译用于电磁运用的量子粒子群优化算法摘要---一种新的用于电磁运用的粒子群优化(PSO)的技术被提出来了，该技术是基于量子力学提出的，而不是以前版本中我们所指的经典粒子群算法的假设的牛顿定律。

提出一个通用的程序是衍生许多不同版本的量子粒子群优化算法(算法)。

粒子群算法首次运用于线性排列和阵列天线的合体。

这是在天线工程师使用以前的一个标准难题，该粒子群算法性能和优化版的经典算法进行比较，优于经典算法的地方体现在收敛速度的时间上和更好的取得成本花费。

作为另一个应用程序,该算法用于寻找一个集合中的无穷小的介质,制造出相同远近不同的领域循环介质谐振器天线(DRA)。

此外采用粒子群算法的方法是要为DRA找到一种等效电路模型,这个DRA,可以用来预测一些如同Q-factor一样的有趣参数。

粒子群算法只包含一个控制参数，这个参数很容易随着反复试验或者简单的线性变异而调整。

基于我们对物理知识的理解，不同算法理论方面的阐释呈现出来。

索引词---天线阵列、电介质指数,粒子群优化,量子力学。

一介绍粒子群算法的进化是一种全局搜索策略,它能有效地处理任意的优化问题。

在1995年，肯尼迪和埃伯哈特首次介绍了粒子群优化算法。

后来，它引起了相当大的反响并且证明能够处理困难的优化问题。

粒子群算法的基本思想是模拟生物群之间的相互作用。

能阐明这个概念的一个很好的例子就是一大群蜜蜂的类比。

蜜蜂（候选方案）允许在一个特定的领域飞行寻找食物，人们相信经过一段时间（世代沿袭，更替），蜜蜂会聚集在食物集中的地区（总体最优值）。

在每一代中，每一只蜜蜂都会通过采集局部和全局中好的信息来跟新自己目前的住所，达到目前，达到所有蜜蜂中名列前茅的位置。

如此的相互作用和连续的更新会保证达到全局最优！这个方法由于在全局优化困难中简单和高能力的搜索通过电磁团体得到了相当高的重视。

经典粒子群算法最近被用于电磁学上，而且证明，相对于其他得到认可了的进化技术算法是相当有竞争力的。

基于自适应粒子群优化的WSNs非均匀分簇路由算法

基于自适应粒子群优化的WSNs非均匀分簇路由算法
杭超;李刚;包涵;李雯珺;李德仓
【期刊名称】《传感器与微系统》
【年(卷),期】2023(42)1
【摘要】针对无线传感器网络(WSNs)中存在的能量空洞问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(PSO)的WSNs非均匀分簇路由(APSO-NUCR)算法。

在簇首选举阶段,引入一个能量阈值从网络中筛选出候选簇首,候选簇首根据竞争半径构造规模大小不一的簇。

引入PSO算法来确定簇首,建立基于节点能量和位置的适应度函数,根据适应度值来确定最终簇首。

根据粒子当前适应度值计算惯性权重和学习因子,更新速度和位置,平衡算法的全局和局部搜索能力。

在数据传输阶段,簇内采用单跳传输方式,簇间数据传输基于Prim最小生成树的最优多跳路径。

仿真结果表
明:APSO-NUCR算法在利用能量和均衡网络能耗方面有良好的性能,延长了网络寿命。

【总页数】5页(P117-121)
【作者】杭超;李刚;包涵;李雯珺;李德仓
【作者单位】兰州交通大学机电技术研究所;甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心;甘肃省物流与运输装备行业技术中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于粒子群优化的非均匀分簇路由算法
2.基于粒子群优化的WSN非均匀分簇路由算法
3.基于粒子群算法的WSN非均匀分簇路由协议
4.基于蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法
5.基于双簇头的WSNs非均匀分簇路由算法
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粒子群优化算法【范本模板】

什么是粒子群优化算法粒子群优化算法（PａrtｉｃlｅSwarm opｔiｍiｚatiｏn,PSO)又翻译为粒子群算法、微粒群算法、或微粒群优化算法。

是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。

通常认为它是群集智能（Sｗａrm ｉntｅｌlｉgencｅ, SI）的一种。

它可以被纳入多主体优化系统（Ｍultｉaｇeｎt OptimｉzatioｎSyｓtｅm，ＭＡOＳ). 是由Ebeｒhart博士和kennｅdy博士发明.PSO模拟鸟群的捕食行为。

一群鸟在随机搜索食物，在这个区域里只有一块食物。

所有的鸟都不知道食物在那里.但是他们知道当前的位置离食物还有多远。

那么找到食物的最优策略是什么呢．最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。

PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题.PSＯ中,每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。

我们称之为“粒子”。

所有的粒子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessｖa ｌｕe），每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。

然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索。

ＰＳＯ初始化为一群随机粒子（随机解)，然后通过叠代找到最优解,在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。

第一个就是粒子本身所找到的最优解，这个解叫做个体极值p Ｂｅst，另一个极值是整个种群目前找到的最优解，这个极值是全局极值gBesｔ。

另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最优粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值．[编辑]ＰＳO算法介绍[1]如前所述,ＰＳＯ模拟鸟群的捕食行为。

设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物.在这个区域里只有一块食物。

所有的鸟都不知道食物在那里。

但是他们知道当前的位置离食物还有多远。

那么找到食物的最优策略是什么呢。

最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域.PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。

PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟.我们称之为“粒子”。

利用蚁群优化的非均匀分簇无线传感器网络路由算法

面比非均匀分簇算法的性能更好，即在较长的时间内具有更多的存活节点，网络丢包率小．
关键词：无线传感器网络；非均匀分簇；群算法；蚁能量效率
中图分类号：ＴＰ９文献标志码：Ａ３３文章编号：２３９７２１）６０３ —６０５－８Ｘ（０００ —０３０
ＵｎｖｎＣｌｓｅｉｇＲｏｔｎｇｒｔｍｏｉｅｅｓＳｎｏｔｒｓｅｅｕｔｒｎｕｉｇＡｌｏｉｈｆｒＷｒｌｓｅｓｒＮｅｗｏｋＢａｅｎＡｎｔＣｏｏｙＯｐｔｍｉａｉｎｓｄｏｌｎｉｚｔｏ
ｎｎｅｍｏｅｓｌ．ｒａｉｉｇ，ｓｌａａｔｅａｄｄｎｍｉ．ＡＣＯＵＣｅｓａｌｔｅｎｄｓｔｋａｔｉａｃｒｅｆｇｎｚｎｏｅｆｄｐｉｎｙａｃ－ｖｌｔｌｈｏｅａｅｐｒｎｃｕｔｒｈａｏｅｉｉｎ，ｔｋｏｈｅｅｇｎｉｔｎｅａｖｌａｉｎｃｉｒａｔｎｕｅｔｅｎｄｌｓｅｅｄｃｍｐｔｏｔａｅｂｔｎｒｙａｄｄｓａｃｓｅａｕｔｒｔｉｏｅｓｒｈｏｅｏｅｗｉｉｈｓｎｒｙｅｆｉｎｙｗｉｎｎ．ＡＣｏＵＣａｏｔｎｏｏｙａｇｒｔｍｏｓａｃｈｏｓｔｈｇｅｔｅｅｇｆｉｅｃｎｉｇｈｃｄｐｓａｔｌｎｌｏｉｃｈｔｅｒｈｔｅｌ交

粒子群算法文档【精品文档】(完整版)

§6.4 粒子群优化算法人们提出了群搜索概念，利用它们来解决现实中所遇到的优化问题，并取得了良好的效果.粒子群优化算法就是群体智能中的一种算法.粒子群算法是一种演化计算技术，是一种基于迭代的优化工具，系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值，将鸟群运动模型中栖息地类比为所求问题空间中可能解的位置，利用个体间的传递，导致整个群体向可能解的方向移动，逐步发现较好解.6.4.1 基本粒子群算法粒子群算法，其核心思想是对生物社会性行为的模拟.最初粒子群算法是用来模拟鸟群捕食的过程，假设一群鸟在捕食，其中的一只发现了食物，则其他一些鸟会跟随这只鸟飞向食物处，而另一些会去寻找更好的食物源.在捕食的整个过程中，鸟会利用自身的经验和群体的信息来寻找食物.粒子群算法从鸟群的这种行为得到启示，并将其用于优化问题的求解.若把在某个区域范围内寻找某个函数最优值的问题看作鸟群觅食行为，区域中的每个点看作一只鸟，现把它叫粒子（particle).每个粒子都有自己的位置和速度，还有一个由目标函数决定的适应度值.但每次迭代也并不是完全随机的，如果找到了新的更好的解，将会以此为依据来寻找下一个解.图6.21给出了粒子运动的思路图.图6.21粒子运动的路线图下面给出粒子群算法的数学描述.假设搜索空间是D维的，群中的第i个粒子能用如下D维矢量所表示：12(,,,)i i i iD X x x x '=(6.43)每个粒子代表一个潜在的解，这个解有D 个维度.每个粒子对应着D 维搜索空间上的一个点.粒子群优化算法的目的是按照预定目标函数找到使得目标函数达到极值的最优点.第i 个粒子的速度或位置的变化能用如下的D 维向量表示：12(,,,)i i i iD V v v v '= (6.44)为了更准确地模拟鸟群，在粒子群优化中引入了两个重要的参量.一个是第i 个粒子曾经发现过的自身历史最优点(Personal best ，pbest)，可以表示为：12(,,,)i i i iD P p p p '= (6.45)另一个是整个种群所找到的最优点(Global best ，gbest)，可以表示为：12(,,,)g g g gD P p p p '= (6.46)PSO 初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解.在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”(i P 和g P )来更新自己.在找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和位置：1122(1)()()(()())()(()())id id id id gd id v t wv t c r t p t x t c r t p t x t +=+-+-，(速度更新公式)(6.46)(1)()(1)id id id x t x t v t +=++(位置更新公式) (6.47)其中w 称之为惯性因子，在一般情况下，取1w =，1,2,,t G = 代表迭代序号，G 是预先给出的最大迭代数；1,2,,d D = , 1,2,,i N = ，N 是群的大小；1c 和2c 是正的常数，分别称为自身认知因子和社会认知因子，用来调整i P 和g P 的影响强度.1r 和2r 是区间[0，1]内的随机数.由(6.46)和(6.47)构成的粒子群优化称为原始型粒子群优化.从社会学的角度来看，公式(6.47)的第一部分称为记忆项，表示上次优化中的速度的影响；公式第二部分称为自身认知项，可以认为是当前位置与粒子自身最优位置之间的偏差，表示粒子的下一次运动中来源于自己经验的部分；公式的第三部分称为社会认知项，是一个从当前位置指向种群最佳位置的矢量，反映了群内粒子的协作和知识共享.可见，粒子就是通过自己的经验和同伴中最好的经验来决定下一步的运动.随着迭代进化的不断进行，粒子群逐渐聚集到最优点处，图6.22 给出了某个优化过程中粒子逐渐聚集的示意图.图6.22 粒子群在优化过程聚集示意图综上所述，我们得到如下基本粒子群算法流程：(1) 设定参数，初始化粒子群，包括随机位置和速度；(2) 评价每个粒子的适应度；(3) 对每个粒子，将其当前适应值与其曾经访问过的最好位置pbest 作比较，如果当前值更好，则用当前位置更新pbest ；(4) 对每个粒子，将其当前适应值与种群最佳位置gbest 作比较，如果当前值更好，则用当前位置更新gbest ；(5) 根据速度和位置更新公式更新粒子；(6)若未满足结束条件则转第二步；否则停止迭代.迭代终止条件根据具体问题一般选为迭代至最大迭代次数或粒子群搜索到的最优位置满足预定的精度阈值.6.4.2 粒子群算法的轨迹分析1998年，Ozcan 在文献[13]中首先对粒子在一维空间的轨迹进行了讨论，并在1999年将粒子运动的轨迹分析推广到多维空间的情形，2002年，文献[14]从矩阵代数的观点讨论了粒子的轨迹问题，本节采用[15]中的差分方程思想分别讨论单个粒子在一维以及二维空间的轨迹问题。

基于粒子群优化的非平滑非负矩阵分解算法

1
概述
目前已经被用于高 NMF)[2]是一种新的矩阵分解方法，光谱的混合像元分解。然而非负矩阵分解只是提供了非负性约束，这远不能很好地解决混合像元的分解问题。对于高光谱数据来说，除了非负性约束之外，稀疏性也是一个重要的约束条件，即任何端元的丰度分布一般都不会充满整个图像空间。文献 [3]提出的非平滑非负矩阵分解 (nonsmooth Nonnegative Matrix Factorization, nsNMF) 算法被用于高光谱图像分解并显示出良好的效果，但是 NMF 和 nsMNF 具有的共同
第 39 卷 Vol.39
第1期 No.1
计算机工 Computer Engineering
文章编号：1000—3428(2013)01—0204—04 文献标识码：A
2013 年 1 月 January 2013
中图分类号：TP18
・人工智能及识别技术・
基于粒子群优化的非平滑非负矩阵分解算法
戴华平，王
摘
旭，胡红亮，王玉涛
(浙江大学工业控制研究所，杭州 310027) 要：传统的非平滑约束的非负矩阵分解算法(nsNMF)在处理高光谱数据时，存在对初始值敏感、容易陷入局部最优值等缺陷。为此，提出一种基于粒子群优化(PSO)的 nsNMF 算法。采用传统 nsNMF 算法迭代的结果作为初始值，以避免 PSO 的盲目搜索。通过 PSO 搜索端元光谱矩阵，利用 nsNMF 算法更新端元光谱矩阵和丰度矩阵，以缩小搜索空间，降低计算复杂度，避免陷入局部最优。在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明，与传统 nsNMF 算法相比，该算法能获得更好的全局最优解，端元光谱和丰度值更接近真实值。关键词：非负矩阵分解；粒子群优化算法；高光谱；线性光谱模型；全局最小值；稀疏性

wsn中基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议

wsn中基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议在无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）中扮演着重要的角色。

本文将详细介绍这种协议，包括其原理、优势和应用场景。

一、引言WSN是由大量的分布式传感器节点组成的网络，用于实时监测和收集环境信息。

由于节点资源和能源有限，簇路由协议被广泛用于管理和优化网络的通信效率和能源消耗。

粒子群优化算法作为一种启发式搜索算法，已被广泛应用于解决复杂的优化问题。

本文主要关注应用于WSN中的粒子群优化算法，以提高分簇路由协议的性能。

二、改进粒子群优化算法改进粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization, IPSO）是对经典粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的改进和优化。

IPSO引入了新的搜索机制和参数调整策略，以提高算法的搜索能力和收敛速度。

以下是IPSO的关键改进之一：1. 多策略参数调整：通过引入多个参数调整策略，IPSO能够自适应地选择适合当前搜索状态的参数，从而提高搜索效率。

例如，使用不同的权重因子来平衡粒子的速度和位置更新，以避免陷入局部最优解。

2. 精英粒子保留策略：IPSO引入了精英粒子的概念，将历史最优粒子的信息传递给下一代，以引导搜索过程朝着更优解的方向进行。

这种策略能够有效避免解的退化，并提高算法的收敛速度。

3. 重启策略：IPSO在搜索过程中，通过定期重启一部分粒子的位置，以增加搜索空间的探索能力。

这种策略能够避免算法陷入局部最优解，提高全局搜索能力。

三、基于IPSO的分簇路由协议基于IPSO的分簇路由协议结合了IPSO算法和分簇路由协议的优势，以提高无线传感器网络的能源利用率和通信效率。

以下是该协议的关键特点：1. 簇首选择机制：该协议根据节点的能量状况和距离信息，利用IPSO算法选择合适的簇首节点。

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粒子群算法摘要：粒子群优化算法是由James Kennedy和 Russell Eberbart 设计的一种仿生优化计算方法。

PSO算法的基本设计思想来源于两个方面分别是人工生命和进化计算，设计者通过研究动物群体以及人类行为模式的计算机模拟，然后不断的试错、修改而逐渐的到算法的原型。

PSO算法的运行机理不是依靠个体的自然进化规律，而是对生物群体的社会行为进行模拟。

它最早源于对鸟群觅食行为的研究。

在生物群体中存在着个体与个体、个体与群体间的相互作用、相互影响的行为，这种相互作用和影响是通过信息共享机制体现的。

PSO算法就是对这种社会行为的模拟即利用信息共享机制，使得个体间可以相互借鉴经验，从而促进整个群体朝着更好的方向发展。

关键词：粒子群优化算法；社会行为；鸟群觅食；信息共享1 粒子群算法设计思想粒子群算法的思想来源于对鸟捕食行为的模仿，虽让鸟群在捕食过程中会发生改变飞行方向、聚集等一系列不可预测的行为但整体还是呈现一种有序性，研究证明是因为鸟群中存在一种信息共享机制。

可以设想一群鸟在随机搜索食物，刚开始每只鸟均不知道食物在哪里，所以均无特定的目标进行飞行，但是它们知道哪只鸟距离食物最近，还有自己曾经离食物最近的位置，每只鸟开始通过试图通过这两个位置来确定自己往哪个方向飞行。

因此可以将鸟群觅食行为看做一个特定问题寻找解的过程。

如果我们把一个优化问题看做是空中觅食的鸟群，那么粒子群中每个优化问题的可行解就是搜索空间中的一只鸟，称为“粒子”，“食物”就是优化问题的最优解。

个体找到食物就相当于优化问题找到最优解。

当然这里的鸟群（粒子）是经过人工处理的，它们均有记忆功能，没有质量和体积，不占空间，每个粒子均有速度和位置两个属性，同时每个粒子都有一个由优化问题决定的适应度来评价粒子的“好坏”程度，显然，每个粒子的行为就是总追随者当前的最优粒子在解空间中搜索。

2 粒子群优化算法2.1 标准粒子群优化算法首先提出两个概念，（1）探索：是值粒子在一定程度上离开原先的搜索轨迹，向新的方向进行搜索，体现了向未知区域开拓的能力，可以理解为全局搜索。

基于粒子群优化的WSN非均匀分簇路由算法

这将导致整个网络分割。针对现有无线传感器网络分簇算法存在的能耗不均衡问题，出一种基于粒子群优化的非提均匀分簇算法（Ｓ —Ｃ。它采用ＰＯ算法将所有节点划分为多个规模大小非均匀的簇，ＰＯＵＡ）Ｓ靠近基站的簇的规模小于
远离基站的簇，因此靠近基站的簇首可为簇间的数据转发预留能量。仿真结果表明，ＬＡＨ算法相比较，分簇与ＥＣ该算法可使网络的生存时间延长３％。Ｏ
ｃｎｕｅａｌｈｅｎｒｙｎｄｅａｌｄｅｄＯｓｏａｓｔｅｎｉｅｅｗｏｋｐｒｉｉｎ．ＣｏｃｒｉｇｈｕｎｖｎｎｒｏｓｍｌｔｅｅｇａｂｅｒｙａＳａｔｃｕｅｈｅｔｎｔｒｓａｔｔｏｒｎｅｎｎｔｅｅｅｅｅｇｙｃｎｓｍｐｉｎｉｗｉｅｅｓｅｏｎｔｒｃｕｔｒｎａｇｒｔｍ，ａｕｎｖｎｌｓｅｎｇｌｏｔｍｂｓｄｎＰａｔｃｅｏｕｔｏｎｒｌｓｓｎｓｒｅｗｏｋｓｌｓｅｇｌｏｈｉｉｎｅｅｃｕｔｒａｇｒｈｉｉａｅｏｒｉｌＳｗａｍｒ
（ｇ２０ｚ１３ＣＢ）ｈ￣０９ｊ６．Ｏ＠
摘
要：分簇算法对大规模无线传感器网络（Ｎ远程监控系统具有较好的节能性，ＷＳ）簇首间通过多跳通信的方
式将数据传送至基站，靠近基站的簇首由于需要转发大量其他簇首的数据而负载过重，可能因过早耗尽能量而失效，

【优秀作业】粒子群优化算法

【优秀作业】粒子群优化算法粒子群优化算法一、概述粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）的思想来源于对鸟捕食行为的模仿，最初，Reynolds.Heppner 等科学家研究的是鸟类飞行的美学和那些能使鸟群同时突然改变方向，分散，聚集的定律上，这些都依赖于鸟的努力来维持群体中个体间最佳距离来实现同步。

而社会生物学家 E.O.Wilson 参考鱼群的社会行为认为从理论上说，在搜寻食物的过程中，尽管食物的分配不可知，群中的个体可以从群中其它个体的发现以及以往的经验中获益。

粒子群从这种模型中得到启发并用于解决优化问题。

如果我们把一个优化问题看作是在空中觅食的鸟群，那么粒子群中每个优化问题的潜在解都是搜索空间的一只鸟，称之为“粒子”（Particle），“食物”就是优化问题的最优解。

每个粒子都有一个由优化问题决定的适应度用来评价粒子的“好坏”程度，每个粒子还有一个速度决定它们飞翔的方向和距离，它根据自己的飞行经验和同伴的飞行经验来调整自己的飞行。

粒子群初始化为一群随机粒子（随机解），然后通过迭代的方式寻找最优解，在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己，第一个是粒子本身所经历过的最好位置，称为个体极值即；另一个是整个群体经历过的最好位置称为全局极值。

每个粒子通过上述的两个极值不断更新自己，从而产生新一代的群体。

二、粒子群算法算法的描述如下：假设搜索空间是维，并且群体中有个粒子。

那么群体中的第个粒子可以表示为一个维的向量，，即第个粒子在维的搜索空间的位置是，它所经历的“最好”位置记作。

粒子的每个位置代表要求的一个潜在解，把它代入目标函数就可以得到它的适应度值，用来评判粒子的“好坏”程度。

整个群体迄今为止搜索到的最优位置记作，是最优粒子位置的索引。

（）为惯性权重（inertia weight），为第个粒子到第代为止搜索到的历史最优解，为整个粒子群到目前为止搜索到的最优解，，分别是第个粒子当前的位置和飞行速度，为非负的常数，称为加速度因子，是之间的随机数。

基于粒子群算法的无线网络资源优化分配

基于粒子群算法的无线网络资源优化分配随着现代社会信息技术的不断发展和普及，无线通信技术已经成为了人们生活和工作不可或缺的一部分，无线网络资源的优化分配也越来越受到人们的关注和重视。

而粒子群算法作为一种优化算法，可以有效地解决无线网络资源优化分配问题。

一、粒子群算法的原理及应用1. 粒子群算法的原理粒子群算法是一种进化优化算法，其基本思想是从自然界中群体智能的行为中得到启示，模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为，通过一定的规则和策略进行个体间的信息交流和合作，从而实现全局最优化的优化结果。

粒子群算法的核心是粒子的运动速度和粒子的位置，通过不断地调整粒子的位置和速度，来达到最优化的目的。

2. 粒子群算法的应用粒子群算法广泛应用于优化问题领域，包括无线网络资源优化分配、机器学习、图像处理、数据挖掘等领域。

其中，在无线网络资源优化分配问题中，粒子群算法可以有效地解决网络传输速率、能量消耗等问题，优化网络的带宽和吞吐量，提高网络的性能和服务质量。

二、基于粒子群算法的无线网络资源优化分配原理1. 无线网络资源分配问题无线网络资源分配问题是在有限的资源配额下，从各个需求端口中分配最优的资源，以实现无线网络的效益最大化。

其中的资源包括带宽、信道、功率等。

无线网络资源的分配必须考虑到多种因素，如网络拓扑结构、通信距离、噪声、干扰等，这些因素会影响到网络的性能和可靠性。

2. 基于粒子群算法的无线网络资源优化分配原理基于粒子群算法的无线网络资源优化分配原理是将网络资源作为粒子，通过模拟粒子群的运动和信息传递，不断地调整网络资源的位置和速度，从而实现网络资源的优化分配。

具体实现步骤如下：（1）定义粒子群算法的适应度函数，即网络资源的效益函数，以评价网络资源的优化程度；（2）初始化粒子的位置和速度，确定每个粒子的位置代表一个网络资源的分配方案；（3）从网络资源池中选择和分配网络资源，形成一个新的网络资源分配方案；（4）计算每个粒子的适应度值，以确定最优的网络资源分配方案；（5）更新每个粒子的位置和速度，通过不断地迭代和优化，不断进化出最优的网络资源分配方案。

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扬州大学物理科学与技术学院本科生毕业设计论文课题：粒子群优化算法作者：张雷学号： 050702156 专业：电子信息科学与技术指导教师：朱海梅二零零九年五月十五日摘要近年来，智能优化算法—粒子群算法（particle swarm optimization，简称PSO）越来越受到学者的关注。

粒子群算法是美国社会心理学家JamesKennedy 和电气工程师Russell Eberhart在1995年共同提出的，它是受到鸟群社会行为的启发并利用了生物学家Frank Heppner的生物群体模型而提出的。

它用无质量无体积的粒子作为个体，并为每个粒子规定简单的社会行为规则，通过种群间个体协作来实现对问题最优解的搜索。

由于算法收敛速度快，设置参数少，容易实现，能有效地解决复杂优化问题，在函数优化、神经网络训练、图解处理、模式识别以及一些工程领域都得到了广泛的应用。

PSO是首先由基于不受约束的最小化问题所提出的基于最优化技术。

在一个PSO系统中，多元化解决方案共存且立即返回。

每种方案被称作“微粒”，寻找空间的问题的微粒运动着寻找目标位置。

一个微粒，在他寻找的时间里面，根据他自己的以及周围微粒的经验来调整他的位置。

追踪记忆最佳位置，遇到构建微粒的经验。

因为那个原因，PSO占有一个存储单元（例如，每个微粒记得在过去到达时的最佳位置）。

PSO系统通过全局搜索方法（通过）搜索局部搜索方法（经过自身的经验），试图平衡探索和开发。

粒子群优化算法是一种基于群体的自适应搜索优化算法，存在后期收敛慢、搜索精度低、容易陷入局部极小等缺点，为此提出了一种改进的粒子群优化算法，从初始解和搜索精度两个方面进行了改进，提高了算法的计算精度，改善了算法收敛性，很大程度上避免了算法陷入局部极小．对经典函数测试计算，验证了算法的有效性。

关键词：粒子群优化算法；粒子群；优化技术；最佳位置；全局搜索;搜索精度Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a novel evolutionary algorithm. It is a kind of stochastic global optimization technique. PSO finds optimal regions of complex search spaces through the interaction of individuals in a population of particles. The advantages of PSO lie in simple and powerful function. In this paper , classical particle swarm optimization algorithm , the present condition and some applications of the algorithms are introduced , and the possible research contents in future are also discussed.PSO is a population-based optimization technique proposed firstly for the aboveunconstrained minimization problem. In a PSO system, multiple candidate solutions coexist and collaborate simultaneously. Each solution called a ‘‘particle’’, flies in the problem search space looking for the optimal position to land. A particle, as time passe s through its quest, adjusts its position according to its own ‘‘experience’’ as well as the experience of neighboring particles. Tracking and memorizing the best position encountered build particle_s experience. For that reason, PSO possesses a memory (i.e. every particle remembers the best position it reached during the past). PSO system combines local search method(through self experience) with global search methods (through neighboring experience), attempting to balance exploration and exploitation.Abstract Particle Swarm Optimization Algorithm is a kind of auto-adapted search optimization based on community.But the standard particle swarm optimization is used resulting in slow after convergence, low search precision and easily leading to local minimum. A new Particle Swarm Optimization algorithm is proposed to improve from the initial solution and the search precision. The obtained results showed the algorithm computation precision and the astringency are improved, and local minimum is avoided. The experimental results of classic functions show that the improved PSO is efficientand feasible.Key words ：particle swarm optimization algorithms ; unconstrained minimization problem;the bestposition;global search methods; the search precision目录一．引言二．PSO算法的基本原理和描述（一）概述（二）粒子群优化算法（三）一种改进型PSO算法——基于遗传交叉因子的粒子群优化算法简介1 自适应变化惯性权重2 交叉因子法（四） PSO与GA算法的比较1 PSO算法与GA算法2 PSO算法与GA算法的相同点3 PSO算法与GA算法的不同点三．PSO算法的实现及实验结果和仿真（一）基本PSO算法（二）算法步骤（三）伪代码描述（四）算法流程图（五）六个测试函数的运行结果及与GA算法结果的比较四结论五. 致谢六．参考文献一、引言混沌是一种有特点的非线形系统，它是一种初始时存在于不稳定的动态状态而且包含着无限不稳定时期动作的被束缚的行为。

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法作者：缪聪聪等来源：《计算机应用》2013年第12期摘要：无线传感器网络（WSN）路由中，节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少，严重影响网络的生存时间为此，将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合，提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇，然后以需要传输数据的节点为源节点，汇聚节点为目标节点，利用蚁群优化算法进行多路径搜索，搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素，最后选出满足条件的多条最优路径，完成源目的节点间的信息传输实验表明，该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离，能有效延长无线传感器网络的生存期关键词：蚁群算法；能量均衡；非均匀分簇；无线传感器网络；路由算法中图分类号：TP393 文献标志码：A0引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种获取和处理信息的新兴技术，被大量应用到环境监测和野外设备监控方面[1-2]，但WSN节点仅依靠电池供电，不合理的能量消耗会使网络过早出现死亡节点而降低网络生存期因此如何设计节约节点能耗且提高网络通信质量的WSN路由算法成为研究热点人们提出了分簇路由算法以减少开销，方便管理节点和控制信道接入，提高资源使用效率[3]Heinzelman等[4]提出了经典的低功耗自适应分簇（Low Energy Adaptive Clustering Hierarch，LEACH）协议，采用随机选取节点作为簇头的分簇方式来降低网络能耗，但通信采用单跳方式，所有簇头直接向基站传送信息，能耗较大之后提出的改进算法EECS[5]通过候选节点广播自己的剩余能量来竞选簇头，簇头的选择要考虑自身到基站的距离，但远离基站的簇比靠近基站的簇要求更多的能量，在均衡全网能耗上并不理想文献[6]首次提出利用非均匀分簇的思想来解决这个“热区”问题，但是它考虑的是一个异构网络，簇头为超级节点，而且位置是事先计算好的，无需动态构造簇的操作文献[7]提出了一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议EEUC，通过非均匀分簇来均衡网络能耗，但需要周期性地随机竞选簇首，而且竞选簇首时只考虑了节点的剩余能量，未考虑链路可靠性和实时性后来在非均匀分簇基础上又提出基于最小生成树的非均匀分簇算法UCRAMST[8]、基于粒子群的非均匀路由算法[9]等以上算法只从剩余能量的角度来考虑，并没有考虑链路的其他状况，无法选择最优的路径进行路由，会导致更多不必要能量的消耗基于蚁群算法（Ant Colony Algorithim，ACA）[10-13]的无线传感网路由协议是目前国内外研究的热点之一基于蚁群算法的路由协议通过蚂蚁包的发送，每个节点都可以获悉网络当前实际情况，并根据信息素概率公式选择下一跳，非常适合设计这种能量负载均衡同时又可综合考虑链路状态和实时性的多路径分簇路由协议文献[14]中提出的ARA算法是最早的将蚁群算法应用于无线移动自组织网络的按需多路径算法，路由的建立依靠前向蚂蚁和后向蚂蚁来实现，开销比较小文献[15]中提到的IEEABR算法是一个主动式的路由协议，采用累加的方式进行信息素更新，但这样的策略容易陷入局部最优，使个别路径上的节点过早死亡，从而对整体的网络寿命和通信能力产生不利影响在以往WSN非均匀分簇路由算法研究中，采用非均匀分簇可避免“热区”而导致节点死亡，但较少考虑能量以外的其他环境参数，采用蚁群算法模型可以较好解决非均匀分簇路由算法没有充分考虑簇首与基站之间各跳的带宽、实时性、路径上剩余的最小能量、距离目的节点的跳数来进行最优路径选择的问题文献[16]提出的利用蚁群的非均匀分簇路由算法考虑了带宽和实时性，但没有考虑已成功发送数据的路径消耗的能量以及路径上节点的最小剩余能量，在路由更新时没有考虑节点到目的节点的跳数，会导致局部路径最优因此，本文将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合，提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇（Ant Colony based Energy Balanced Uneven Clustering，ACEBUC）路由算法优化非均匀分簇方法考虑节点能量对节点进行分簇，而蚁群优化算法则进行多路径搜索，搜索过程考虑路径上剩余的最小能量、距离目的节点的跳数、所选链路的时延和带宽等因素，更合理地更新信息素和设计下一跳的概率公式1蚁群算法蚁群算法是由意大利学者Dorigo等[10-11]提出的一种基于种群的启发式仿生进化系统蚁群算法最早用于解决著名的旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），采用了分布式正反馈并行计算机制，易于与其他方法结合，并具有较强的鲁棒性[12-13]基于蚁群算法的路由协议中，每个节点维护一张路由表和一张附加表：路由表记录目标节点地址和到达目标节点地址的下一跳的启发式信息值；附加表包含网络蚂蚁流量的分布信息，记录蚂蚁经过的节点通过设计选择下一跳的概率公式和启发式信息值可设计不同的路由算法以往的相关研究证明，基于蚁群的路由算法能延长网络生存时间，但是会陷入局部最优，导致能量消耗“热区”本文结合非均匀分簇的能量均衡的优势设计基于蚁群的路由协议，以解决两者的不足，达到延长网络生存时间的目的2网络模型考虑一个M×M的正方形区域内随机分布N个传感器节点，本文假设：1）在观测区域内，传感器节点和基站在部署后均不会发生位置移动；2）所有节点都是同构的；3）链路是对称的，若已知对方发射功率，节点能够根据接收信号的强度（Received Signal Strength Indication，RSSI）来计算到发送者的近似距离；4）根据接收者的距离远近，节点可以调整其发射功率来节约能量本文在EEUC的非均匀分簇结构的基础上采用ACEEUC算法进行优化EEUC采用分布式拓扑控制算法非均匀分簇结构，如图1所示用一个n个点m条边的无向加权连通图G（V，E）作为网络模型，V是簇首和汇聚节点，E是边集设C是簇首集合，有N个元素，Sink是汇聚节点，路由问题就是在G中寻找从C中任意要发送数据的节点到Sink节点满足性能要求的多条路径设每一跳链路i上所消耗的能量为ei，链路延迟为ti，链路带宽为bi现要求N跳路由链路要满足目标函数f（Sink）最小：本文用EDF表示融合单位比特数据消耗的能量假设邻近节点采集的数据具有较高的冗余度，每个成员发送长度为b的数据包，簇头可以将其成员的数据融合成长度为b的数据包，而簇间通信冗余度很低，不能融合3ACEBUC路由算法本文提出的ACEBUC算法按轮次分为簇首选举、路径搜索、数据传输、簇内调整和路由更新能量均衡主要体现在采用非均匀分簇的方式解决基站附近容易出现热区的问题，本文的簇首选举方法是在文献[7]方法上进行优化改进，而在路径搜索方面则采用基于蚁群的簇首多跳路径搜索，将节点能量和链路的时延及带宽信息作为启发式信息3.1簇首选举采用非均匀分簇的方式可以解决基站附近容易出现热区的问题，EEUC对候选簇首的选择是依据LEACH算法中的随机获取每个节点成为候选簇首的概率t，且与设定的阈值T进行比较，选出t本文提出的ACEBUC算法考虑尽可能增长网络生存时间，簇首选举只在第一轮采用全网络竞争方式，后续轮在簇内进行调整选择簇首候选节点应该是能量较充足的节点为让剩余能量多的节点成为候选节点的概率增大，现对T（i）作如下改进：其中：Eri是si节点的剩余能量，Erave为全网平均剩余能量，p为簇头节点占所有节点百分比的期望值网络内的簇首个数对网络的生存时间存在影响，过多或者过少都不合适，为了减少能耗，需要在选择簇首阶段确定理想簇首数，同时确定簇首的广播半径本文采用由文献[5]提出的理想簇首数目：3.2基于蚁群的路径搜索在簇首将数据传输到目的节点的这个阶段，簇首首先对簇内数据进行融合，然后数据以多跳通信的方式发送至目的节点，随后，非簇首节点进入休眠状态以节约能量多路径搜索是基于蚁群算法的模型，簇首节点释放蚂蚁寻找从簇首到目的节点的有效路径，每个蚂蚁都有自己的内存表，用禁忌表来存储已经过的节点，以后在搜索中不能访问这些节点，用簇首节点表（allowed）存储允许访问的节点ACEBUC协议中规定前向蚂蚁要携带以下信息：所有簇首节点ID、能耗Ecost、剩余能量Eremain、信息素τkij、概率pki，j（t）、已访问节点字段VisitedNode、时延delayij和带宽bandwidthij；后向蚂蚁要携带已访问节点字段VisitedNode、链路最小剩余能量EkminRemain和链路平均消耗能量EaveCostACEBUC协议中规定前向蚂蚁要携带以下信息：所有簇首节点ID、产生前向蚂蚁的源节点地址SrcAdd、已访问节点字段VisitedNode，蚂蚁访问过节点已消耗的能量总和Esum，蚂蚁从源节点出发的时间SrcTime；蚂蚁经过簇首建立的路由表信息包括：能耗Ecost，剩余能量Eremain，信息素τkij，下一跳概率pki，j（t）；后向蚂蚁要携带已访问节点字段VisitedNode，此后向蚂蚁对应的前向蚂蚁从源节点出发的时间SrcTime，链路最小剩余能量Emin，链路平均消耗能量Eavg每个前向蚂蚁的任务是找一条连接源节点到目的节点的路径，在源节点和目的节点之间的节点若没有路由信息，则广播前向蚂蚁，若有路由信息则按着下一跳的信息素概率公式单播发送前向蚂蚁，其下一跳选择只能从allowed中以某种概率搜索，概率pki，j（t）的计算公式为式（9）：在路径搜索中，前向蚂蚁分组里携带了从源节点出发的时间，这样端到端的时延很容易获得，同时链路带宽和发送数据包的大小已知；利用数据包传输的延迟时间，汇聚节点可以计算出源节点到汇聚节点的数据发送率，将这个速率与预期速率相比较，若小于预期速率，则意味着产生了丢包同时在前向蚂蚁到达一个簇首后更新簇首路由表，根据能耗模型公式计算接收能耗以及到下一跳的发射能耗总和，同时更新路由表的剩余能量，然后更新蚂蚁携带的信息包中的总消耗能量，直到找出满足目标函数的最优路径3.3路由更新当源数据节点的簇首si将数据成功发送到目的节点之后，统计传输信息的转发时延，根据后向蚂蚁获取路径上的最小剩余能量以及路径的平均能耗、距离目的节点的跳数，更新各簇头sj的信息素浓度在蚁群算法中，信息素增强为式（12），路由更新采用式（13）ACEBUC算法对信息素的更新不是传统的累加方式，而是节点每次收到后向蚂蚁就重新计算链路信息素，这样数据包在网络上的分布更均匀此定义对sj节点的信息素更新公式如（14）所示3.4簇内调整在第一轮数据传输的最后，要判断路由经过的簇首能量水平，若簇首能量高于簇平均能量，保持原簇首不变；反之，进行簇内调整，选取大于平均能量的节点进入簇内候选节点，低于平均能量的节点进入休眠设候选簇首个数为m，在候选簇首中再依据式（8）求得下一轮簇首新选出的簇首广播原簇首ID、自身ID、自身剩余能量的消息通知簇内成员及其他簇首成员，所有簇首节点收到簇头调整信息后更新各自对应的路由表信息4仿真与分析现对EEUC、ACOUC、IEEABR算法和本文提出的ACEBUC算法分别用NS2进行了仿真，并在能耗、可靠性、实时性、路由成功率方面进行分析ACEBUC的工作方式是周期性采集目标数据传输给汇聚点，适用于对野外环境进行周期性信息采集和实时监控，节点随机布撒或分布在被监控设备周围实验中所用的参数如表1所示，其中能量消耗模型所用参数取自文献[5]4.1簇首特征本文采用改进的EEUC算法的非均匀分簇方式，在文献[9]中指出簇首数目由参数R0c和c 共同决定，同时由实验证明在c=0.5时，网络存活时间最长在c固定时，簇首数目与R0c成反比本文取c=0.5，由式（5）可知理想簇头个数为2～56，由图5可知，可取30m进行实验，生成的簇头数为40，在理想簇首范围内4.2网络能量消耗EEUC算法均采用每轮依据概率重新选取簇头，每轮生成的簇首数目会有波动，而一个稳定的分簇算法应在网络拓扑固定的情况下，生成较一致的簇首数目；ACOUC算法在信息素更新时仍采用累加信息素的方式，并没有考虑在路由成功后，具有较高信息素的路径由于承担过多数据发送任务反而消耗过多能量；IEEABR算法由于没有采用非均匀分簇的方式，容易知道在靠近汇聚点的簇首耗能较大；ACEBUC仅在首轮采用竞选方式，之后在簇内进行选举，因此簇首数目稳定，整个网络具有较好的稳定性在每一轮次中所有簇首消耗的能量在所有节点消耗的总能量中占大部分比重通过实验统计四种算法每轮簇首消耗的能量，第一个实验点记录首轮消耗能量，之后随机抽取9轮进行统计，结果如图6所示由图6可以看出，ACEBUC仅在首轮消耗较多的能量，之后在簇内竞选簇首，比EEUC、ACOUC、IEEABR算法能更好地实现节能4.3可靠性和实时性ACEBUC算法在簇内节点将数据发送给簇首节点之后，由簇首节点将数据进行融合，并采用蚁群改进算法，充分考虑链路的能量、带宽和时延进行下一跳路由选择通过实验分别比较EEUC、ACOUC、IEEABR和ACEBUC算法的丢包率和时延情况由图7、8可以看出，EEUC 算法的丢包率相对较高、时延较大，因为该算法采用多跳方式，但是在路由选择时并没有充分考虑链路状况，只是简单考虑节点的能量，因此在数据传输时会出现较高的丢包率；ACOUC、IEEABR均采用蚁群算法模型，在路由选择时充分考虑了链路状况，因此丢包率和时延相对较低；ACEBUC采用多跳传输，考虑了链路状态，选择最优最可靠的路径，出现丢包的情况较少，时延相对较小4.4网络生存时间通过仿真记录每轮结束节点存活数量直到节部死亡比较四种算法的网络存活时间由图9可以看出， EEUC采用竞争选取簇头方式，并考虑能量空洞问题，但是在路由选择时并没有考虑链路状况；而ACEBUC算法不像EEUC算法每轮都要在全网络进行簇首选举，只是在首轮在全网络内进行簇首选举，之后采取在簇内竞选簇首的方式，实现了节能，路由采用蚁群改进算法，使网络生存时间长于EEUC算法；ACOUT与IEEABR算法在定义路由信息素时都没有合理考虑路径的能量消耗速度、路径上剩余的最小能量、距离目的节点的跳数等，在路由时容易陷入局部最优，网络生存时间不如ACEBUC长4.5路由成功率随机生成具有100至400个节点的随机网络拓扑结构进行路由仿真比较，对于每个网络拓扑，选择所有节点中距离最远的节点作为源和目的节点，这样2个节点间的可选路径较多从图10可以看出随着节点数的增加，网络规模增大，ACEBUC显示出算法的优势，其路由成功率要高于其他三个算法5结语本文将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合，有效地减少了簇首选举和路由维护的开销，而且能实时寻找性能更好的路由仿真分析表明，ACEBUC的网络存活时间比EEUC、ACOUC算法都有显著提高但是在路由层次，本文采用的蚁群优化路由算法比较适用于大规模节点路由情况，对于节点较少且实验区域较小的情况并不需要采用蚁群路由算法，可以直接采用单跳发送数据参考文献：[1]AKYILDIZ I F， SU W， SANKARASUBRIMANIAM Y， et al. 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基于粒子群优化的非均匀分簇路由算法

基于粒子群优化的非均匀分簇路由算法作者：邹杰史长琼姬文燕来源：《计算机应用》2012年第01期文章编号:1001-9081(2012)01-0131-03 doi:10.3724/SP.J.1087.2012.00131摘要:为了解决无线传感器网络分簇路由算法中存在的“热区”问题和簇头选取问题，设计了一种自适应粒子群优化的非均匀分簇路由算法。

首先通过候选节点与汇聚节点之间的距离计算竞争半径并构造出大小不等的多个簇，然后根据簇规模引入优化的粒子群算法，评价节点剩余能量和节点之间的距离等因素选取最终簇头，以剩余能量较多的簇头作为下一跳，形成以汇聚节点为根节点的多跳路由。

仿真结果表明，与LEACH算法和EEUC算法相比，所提算法网络生存期分别延长了34%和16%,平均能量消耗分别减少了22%和12%，有效地减少了网络节点的能量消耗。

关键词:无线传感器网络；非均匀分簇路由算法；粒子群优化算法；能量消耗；生存期中图分类号: TP393.07 文献标志码:AAbs tract: To deal with the “hot area” problem and cluster heads selection in clustering routing algorithm of Wireless Sensor Network (WSN), the paper designed an uneven clustering routing algorithm based on adaptive Particle Swarm Optimization (PSO). Firstly, according to the distance between candidate nodes and sink node, the competitive radius was calculated and clusters of various sizes were constructed. Then this paper introduced the PSO according to the cluster size. The PSO was used to select the final cluster heads by evaluating factors such as residual energy of nodes and distance between nodes. The cluster heads with more residual energy were chosen as the next hop to form multi-top route in which the sink node is the root. The simulation results show that compared with other two similar algorithms, LEACH and EUCC, the proposed algorithm extends 34% and 16% of survival time of network separately, reduces 22% and 12% of average energy consumption respectively, and effectively decreases the network nodes energy consumption.Key words: Wireless Sensor Network (WSN); uneven clustering routing algorithm; Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm; energy consumption; survival time0 引言无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是由部署在监测区域内的大量微型传感器节点形成的一种自组织网络［1］。

wsn中基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议

第三现有协议中转发节点采用单跳与多跳相结合的方式发送数据靠近基站的转发节点采取单跳方式采用多跳方式时主要考虑相邻转发节点的距离缺乏考虑节点能量及面向基站的方向性导致能量受限和路径不合理增加开销
第 40 卷第 12 期 2019 年 nications
Vol.40 No.12 December 2019
WSN 中基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议
武小年 1，张楚芸 1，张润莲 1,2，孙亚平 1
（1. 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室，广西桂林 541004； 2. 桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室，广西桂林 541004）
摘要：针对无线传感器网络分簇路由协议所筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议。在簇头选举过程中，通过定义节点的能量因子和位置均衡因子建立新的适应度函数，评估和选择更优的候选簇头节点；通过优化的自适应学习因子调整候选簇头节点的位置更新速度，扩大局部搜索并加快全局搜索的收敛速度。根据转发节点与基站的距离确定采用单跳还是多跳传输方式，设计一种基于最小生成树的多跳方法，为转发节点数据传输选择最优的多跳路径。仿真测试结果表明，基于改进粒子群算法的分簇路由协议能够选举能量与位置更均衡的簇头节点和转发节点，缩短了网络的通信距离，节点的能耗更低且更均衡，有效延长了网络生存周期。关键词：无线传感器网络；粒子群优化算法；分簇协议；多跳；最小生成树中图分类号：TP393 文献标识码：A doi: 10.11959/j.issn.1000−436x.2019241
Abstract: Aiming at the problem that the location distribution of cluster head nodes filtered by wireless sensor network clustering routing protocol was unbalanced and the data transmission path of forwarding nodes was unreasonable, which would increase the energy consumption of nodes and shorten the network life cycle, a clustering routing protocol based on improved particle swarm optimization algorithm was proposed. In the process of cluster head election, a new fitness function was established by defining the energy factor and position equalization factor of the node, the better candidate cluster head node was evaluated and selected, the position update speed of the candidate cluster head nodes was adjusted by the optimized update learning factor, the local search and speeded up the convergence of the global search was expanded. According to the distance between the forwarding node and the base station, the single-hop or multi-hop transmission mode was adopted, and a multi-hop method was designed based on the minimum spanning tree to select an optimal multi-hop path for the data transmission of the forwarding node. Simulation results show that the clustering routing protocol based on improved particle swarm optimization algorithm can elect cluster head nodes and forwarding nodes with more balanced energy and location, which shortened the communication distance of the network. The energy consumption of nodes is lower and more balanced, effectively extending the network life cycle. Key words: wireless sensor network, particle swarm optimization algorithm, clustering protocol, multi-hop, minimum spanning tree

一种基于粒子群优化的分簇路由方法

一种基于粒子群优化的分簇路由方法一、粒子群优化与分簇路由的基本概念。

1.1 粒子群优化。

粒子群优化啊，就像是一群小伙伴在找宝藏。

每个小伙伴（粒子）都有自己的想法（位置和速度），它们在一个空间里到处跑。

这个空间呢，有好东西（最优解）。

小伙伴们一边跑，一边交流，把自己觉得好的地方告诉其他小伙伴。

这样大家就都朝着可能有宝藏（最优解）的方向去了。

这是一种很聪明的办法，就像咱们生活里大家互相分享好点子一样。

1.2 分簇路由。

分簇路由呢，就好比是把一个大的网络社区分成一个个小的帮派（簇）。

每个帮派有个头头（簇头）。

消息（数据）在这些帮派之间传递就像帮派之间互相交流情报一样。

这样做的好处可多了，就像把一个大的乱哄哄的人群分成一个个小队伍，管理起来方便多了。

二、基于粒子群优化的分簇路由方法的优势。

2.1 高效性。

这种方法就像是给网络安上了加速器。

粒子群优化能让分簇路由找路找得更快更准。

就像你要去一个陌生的地方，有个特别聪明的向导（粒子群优化算法）给你指路，那你肯定能更快到达目的地。

这比那种瞎摸索的路由方法强多了，简直是一个天上一个地下。

2.2 节能性。

这在网络里可是个大优点。

就像咱们过日子要节省水电一样，网络设备也要节能。

通过粒子群优化的分簇路由，能减少不必要的能量消耗。

就好比是规划好了最短的送货路线，货车（网络设备）不用跑冤枉路，自然就省油（电）了。

2.3 适应性。

网络环境就像天气一样变幻莫测。

但是这种路由方法就像变色龙一样，能很好地适应环境的变化。

不管是网络里节点多了还是少了，就像家里突然来了客人或者有人走了，它都能快速调整，就像个灵活的小机灵鬼。

三、实际应用中的表现。

3.1 在传感器网络中的应用。

传感器网络里有好多小传感器，就像一群小侦察兵。

基于粒子群优化的分簇路由方法能让这些侦察兵把情报（数据）高效地传出去。

比如说在一个大的农场里，传感器要把土壤湿度、温度这些数据传给农场主的电脑。

用了这种方法，就像给这些数据修了一条高速公路，传得又快又稳。

基于粒子群优化的非均匀分簇路由算法

基于粒子群优化的非均匀分簇路由算法邹杰;史长琼;姬文燕【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2012(032)001【摘要】为了解决无线传感器网络分簇路由算法中存在的“热区”问题和簇头选取问题,设计了一种自适应粒子群优化的非均匀分簇路由算法.首先通过候选节点与汇聚节点之间的距离计算竞争半径并构造出大小不等的多个簇,然后根据簇规模引入优化的粒子群算法,评价节点剩余能量和节点之间的距离等因素选取最终簇头,以剩余能量较多的簇头作为下一跳,形成以汇聚节点为根节点的多跳路由.仿真结果表明,与LEACH算法和EEUC算法相比,所提算法网络生存期分别延长了34％和16％,平均能量消耗分别减少了22％和12％,有效地减少了网络节点的能量消耗.%To deal with the hot area problem and cluster heads selection in clustering routing algorithm of Wireless Sensor Network ( WSN), the paper designed an uneven clustering routing algorithm based on adaptive Particle Swarm Optimization (PSO). Firstly, according to the distance between candidate nodes and sink node, the competitive radius was calculated and clusters of various sizes were constructed. Then this paper introduced the PSO according to the cluster size. The PSO was used to select the final cluster heads by evaluating factors such as residual energy of nodes and distance between nodes. The cluster heads with more residual energy were chosen as the next hop to form multi-top route in which the sink node is the root. The simulation results show that comparedwith other two similar algorithms, LEACH and EUCC, the proposed algorithm extends 34% and 16% of survival time of network separately, reduces 22% and 12% of average energy consumption respectively, and effectively decreases the network nodes energy consumption.【总页数】3页(P131-133)【作者】邹杰;史长琼;姬文燕【作者单位】长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114;长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114;长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙410114【正文语种】中文【中图分类】TP393.07【相关文献】1.一种新的基于粒子群优化的双簇头分簇路由算法* [J], 解志斌;于谦;沈斌;刘庆华;田雨波2.基于粒子群优化的WSN非均匀分簇路由算法 [J], 苏兵;黄冠发3.WSN中基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议 [J], 武小年; 张楚芸; 张润莲; 孙亚平4.基于改进K-means和簇结构优化的非均匀分簇路由算法 [J], 鲁道刚; 李强; 孙佳5.一种基于动态竞争半径的非均匀分簇路由算法 [J], 余修武;李佩;刘永;肖人榕;张可因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于粒子群优化的非平滑非负矩阵分解算法

基于粒子群优化的非平滑非负矩阵分解算法戴华平;王旭;胡红亮;王玉涛【摘要】The traditional nonsmooth Nonnegative MatrixFactorization(nsNMF) is an effective algorithm to deal with hyperspectral data, but the weaknesses of being sensitive to initial values and easily falling to local minimum limit its applying. To solve this problem, the paper proposes a nonsmooth nonnegative matrix factorization algorithm based on Particle Swarm Optimization(PSO) which can find global minimum. It uses the output of nsNMF as the initial values to avoid blind search. It searches endmembers fraction by PSO, then updates endmembers and abundance matrix by nsNMF algorithm. Experimental results based on synthetic data set and truthful data set shows that this algorithm has better global optimal solution. Its endmember and abundance are closer to true value.%传统的非平滑约束的非负矩阵分解算法(nsNMF)在处理高光谱数据时,存在对初始值敏感、容易陷入局部最优值等缺陷.为此,提出一种基于粒子群优化(PSO)的nsNMF算法.采用传统nsNMF算法迭代的结果作为初始值,以避免PSO的盲目搜索.通过PSO搜索端元光谱矩阵,利用nsNMF算法更新端元光谱矩阵和丰度矩阵,以缩小搜索空间,降低计算复杂度,避免陷入局部最优.在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,与传统nsNMF算法相比,该算法能获得更好的全局最优解,端元光谱和丰度值更接近真实值.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2013(039)001【总页数】5页(P204-207,212)【关键词】非负矩阵分解;粒子群优化算法;高光谱;线性光谱模型;全局最小值;稀疏性【作者】戴华平;王旭;胡红亮;王玉涛【作者单位】浙江大学工业控制研究所,杭州310027;浙江大学工业控制研究所,杭州310027;浙江大学工业控制研究所,杭州310027;浙江大学工业控制研究所,杭州310027【正文语种】中文【中图分类】TP181 概述随着成像光谱技术的不断发展，通过成像光谱仪采集得到的遥感图像包含了越来越丰富的空间、辐射和光谱信息。

改进粒子群算法优化低功耗自适应集簇分层的路由算法

改进粒子群算法优化低功耗自适应集簇分层的路由算法
周晓斐
【期刊名称】《激光杂志》
【年(卷),期】2014(35)12
【摘要】针对LEA低C功H算法的簇头分布不合理、网络能耗不均的问题,在耗
自适应集簇分层路由算法。

首先将分割线的选择LE问A题CH转协议的基础上,提出了一种改进粒子群算法优化化成带约束的非线性优化问题,然后利用粒子群算法
求解,并针对粒子群算法的不足进行相应的改进,最后采用仿真实验测试算法的性能。

仿真结果表明,相对于其它改进LEACH路由算法,本文算法有效提高了网络的能量
利用率,能够实现节点之间的能耗均衡,使无线传感器的网络生存时间得到延长。

【总页数】4页(P99-102)
【关键词】无线传感器网络;低功耗自适应集簇分层路由算法;粒子群优化算法;生存时间
【作者】周晓斐
【作者单位】上海电机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.低功耗自适应集簇分层型路由算法的研究 [J], 鹿建银;
2.一种低功耗自适应集簇分层协议的优化算法 [J], 徐慧娟;郑鑫
3.基于簇父集协作通信的低功耗有损网络路由算法优化 [J], 姚玉坤;刘江兵;李小勇
4.低功耗自适应集簇分层型路由算法的研究 [J], 鹿建银
5.无线传感器网络中改进的低功耗自适应集簇分层型协议(LEACH)路由算法 [J], 邓建球;郝翠
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