50、无线传感器网络节能策略:睡眠节点调度与介质访问控制

无线传感器网络节能策略:睡眠节点调度与介质访问控制

1. 基于AHP的睡眠节点调度方案

在无线传感器网络中,合理调度节点睡眠是节能的关键。层次分析法(AHP)是一种多标准决策方法,可将复杂问题分解为简单子问题层次,综合各因素重要性以找到最优解。在集群式异构传感器网络(HSNs)中,AHP可用于确定集群中可进入睡眠状态的节点,具体步骤如下:
1. 构建层次结构 :决策目标“选择可睡眠节点”位于层次结构顶层,下一层是决策因素(如到簇头距离、剩余能量、感知覆盖重叠度),底层是待评估的传感器节点。
- 决策目标:选择可睡眠节点
- 决策因素:
- 到簇头距离
- 剩余能量
- 感知覆盖重叠度
- 备选节点:Node 1, Node 2, …, Node n
2. 计算局部权重
- 成对比较 :通过成对比较各决策因素,构建评估矩阵A。矩阵元素$a_{ij}$表示第i个因素权重与第j个因素权重的比值,可使用1 - 9标度对判断进行排序,如下表所示:
| 数字评级 | 偏好的语言判断 |
| ---- | ---- |
| 1 | 同等重要 |
| 3 | 稍微重要 |
| 5 | 明显重要 |
| 7 | 强烈重要 |
| 9 | 极端重要 |
| 2, 4, 6, 8 | 上述成对比较的中间值 |
- 计算权重向量 :对于矩阵A,计算其特征值方程$AW = \lambda_{max}W$,其中W为非

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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