79、无线传感器网络与集群自组织网络算法研究

无线传感器网络与集群自组织网络算法研究

1. 无线传感器网络自适应多路径算法

在无线传感器网络中,数据传输的效率和速度至关重要。传统的GRAB算法在传输紧急数据时,由于泛洪机制会带来干扰,消耗的时间比M - MPR - SF更多。而具有直接转发功能的自适应多路径算法(AMPRA)在紧急数据传输方面展现出了快速的优势,直接转发方式适合紧急数据的传输。

1.1 AMPRA算法优势

通过调整转发方案,多路径可以在传感器网络中提供更高效的传输。AMPRA算法针对传感器网络提出,它能提供灵活的转发方案,满足不同的传输需求:
- 能量负载均衡与带宽扩展 :使用不相交的并行多路径转发方案,平衡能量负载并扩展网络带宽。
- 紧急数据加速传输 :采用直接转发方案,加快紧急数据的传输速度。
- 不可靠链路传输可靠性提升 :运用选择性转发方案,提高在不可靠链路上传输的可靠性。

1.2 算法总结

模拟结果证实了AMPRA算法的有效性,它为无线传感器网络的数据传输提供了一种高效、灵活的解决方案。

2. 集群自组织网络中的分布式自剪枝(DSP)算法

2.1 问题提出

在集群自组织网络中,簇头(集群的领导者)通常需要向其相邻的簇头发送消息。常见的做法是使用泛洪方案,即每个桥接节点在首次收到消息时进行转发。然而,这种方式会导致网络效率严重下降,因为许多桥接节点会不必要地转发消息,使得相邻簇头通过不同路径收到同一消息的多个副本。

2.2

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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