12、无线传感器网络中的软计算与覆盖优化

无线传感器网络中的软计算与覆盖优化

1. 移动自组织网络中的入侵检测

1.1 路由中断攻击误报率

在不同的移动性和流量模式下,分别在 300 秒、600 秒和 900 秒对网络进行分析,通过收集路由中断攻击中最优个体的训练数据来评估进化程序的性能。攻击者会选择一个邻居节点作为受损节点,并向该节点发送最大数量的 RREP 消息,以破坏其路由表中的活动节点。由于没有机制来检查来自该节点的 RREP 流消息,从模拟结果中可以得出以下观察:
- 在低移动性和低流量情况下,即使个体的误报率较低,仍会出现三次 IDS 警报,这是由于所提出算法的实现。
- 在低移动性和中等流量情况下,所提出的算法在 900 秒、600 秒和 300 秒的所有情况下都能确保 IDS 警报。
- 这种趋势在所有类型的组合中都持续存在,并且在所有情况下,通过实施该算法都能有效地检测到恶意节点。

移动性和流量级别 路由中断攻击误报率(300 秒) 路由中断攻击误报率(600 秒) 路由中断攻击误报率(900 秒)
低移动性 - 低流量 1.2 1.4 2.1
低移动性 - 中等流量 3.4 4.4 5.6
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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