21、占空比无线传感器网络中的两跳地理多路径路由

占空比无线传感器网络中的两跳地理多路径路由

在无线传感器网络(WSNs)的研究领域中,地理路由一直是一种高效且可扩展的数据传输方案,被广泛应用于大规模WSNs的信息传递。本文将介绍一种新型的地理路由算法——TPGFPlus,它结合了两跳邻域信息和占空比机制,旨在解决现有算法在占空比WSNs中的不足。

1. 地理路由与现有算法问题

地理路由的基本思想是将数据包贪婪地转发到地理上离目的地最近的邻居节点。传感器只需维护其一跳邻居的位置信息,即可选择下一跳转发节点。早期的地理路由算法,如TPGF,主要用于静态且始终开启的WSNs中的多媒体传输。在TPGF中,数据包总是被转发到所有一跳邻居中离基站最近的节点,这种贪婪策略理论上可以探索出最多的近最短节点不相交多路径。

然而,早期研究假设所有传感器在转发过程中始终处于开启状态,这在实际应用中并不现实。因为为了节省能源,实际部署的传感器通常采用占空比机制,即周期性地进入睡眠和唤醒状态。此外,虽然两跳邻域信息在许多分布式算法和协议中被使用,但在地理路由中,特别是在占空比WSNs中,这一信息的应用还不够充分。

2. 相关工作回顾
  • CKN和EC - CKN算法 :CKN睡眠调度算法允许部分传感器节点进入睡眠状态,同时保持所有唤醒的传感器节点k - 连通,从而延长WSN的寿命。而EC - CKN算法是CKN的改进版本,它考虑了节点的剩余能量信息,不仅能实现k - 连通邻域问题,还能确保k个唤醒的邻居节点在当前时期具有比其他邻居节点更多的剩余能量。
  • 两跳邻居的地理路由 :地理路由通常使用位置信息将消
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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