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摘要: 本文概述了本人在Tabriz大学计算机工程（软件方向）硕士论文《基于智能方法的移动无线传感器网络集群研究》的主要内容。该论文深入探讨了移动无线传感器网络(MWSNs)中能源效率的挑战和解决方案，并重点研究了进化算法在MWSNs集群中的应用。移动无线传感器网络因其在环境监测、军事侦察和医疗保健等领域的广泛应用而备受关注，但其节点的能量有限性却成为制约其性能的关键瓶颈。有效的集群技术能够显著延长网络寿命，而智能算法的引入则为解决MWSNs的动态拓扑结构和复杂能量消耗模式提供了新的途径。本文将详细阐述论文的研究内容，包括问题背景、研究方法、实验结果以及结论与未来工作展望。
1. 引言:
移动无线传感器网络(MWSNs)由大量部署在动态环境中的能量受限的传感器节点组成，这些节点通过无线通信协同工作以感知和收集环境数据。MWSNs的应用范围日益广泛，涵盖了环境监测、目标跟踪、精密农业、灾害预警等多个领域。然而，MWSNs节点的能量有限性使其网络寿命受到严重限制，成为制约其应用的关键因素。因此，如何有效地管理能量消耗，延长网络寿命，成为MWSNs研究中的核心问题。
集群技术是解决MWSNs能量效率问题的有效方法之一。通过将传感器节点组织成若干个簇，每个簇选举出一个簇头节点负责与基站通信，其他节点将数据传输给簇头节点，从而减少数据传输的能量消耗和信道冲突。然而，在MWSNs中，节点的移动性使得网络拓扑结构动态变化，传统的静态集群方法难以适应这种动态环境。因此，需要采用更智能的集群算法来应对MWSNs的挑战。
2. 研究方法：基于进化算法的集群方案
本论文的核心研究内容是利用进化算法设计高效的MWSNs集群方案。进化算法，例如遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)和差分进化算法(Differential Evolution, DE)，具有全局搜索能力和鲁棒性，能够有效地处理复杂优化问题。我们将进化算法应用于MWSNs集群的两个关键方面：簇头选举和簇内数据传输策略。
2.1 簇头选举: 传统的簇头选举算法，例如LEACH，往往基于节点的剩余能量进行选择，这在MWSNs中容易导致“能量空洞”现象，即部分区域的节点快速耗尽能量，导致网络提前失效。本论文提出了一种基于进化算法的簇头选举算法，该算法综合考虑了节点的剩余能量、节点的位置以及网络拓扑结构等因素，以最大化网络寿命和数据收集效率。具体来说，我们设计了适应度函数，将节点的剩余能量、节点到基站的距离以及节点周围邻居节点的数量等因素纳入其中，通过进化算法迭代优化，选择最优的簇头节点集合。
2.2 簇内数据传输策略: 簇内数据传输策略直接影响着能量消耗。本论文研究了基于能量感知的数据聚合和路由算法，以减少数据冗余和传输距离，从而降低能量消耗。我们利用进化算法优化数据聚合策略，选择最优的数据聚合方式，例如，选择合适的聚合函数和聚合级别。同时，我们还研究了基于进化算法的能量感知路由算法，该算法根据节点的剩余能量和链路质量动态调整数据传输路径，避免选择能量消耗较高的路径。
3. 实验结果与分析:
为了验证所提算法的有效性，本论文进行了大量的仿真实验。我们使用NS-2或类似的网络模拟器构建MWSNs仿真平台，并与传统的LEACH算法以及其他先进的集群算法进行对比。实验结果表明，基于进化算法的集群方案能够显著延长MWSNs的网络寿命，提高数据收集效率，并有效避免“能量空洞”现象。我们还分析了不同参数设置对算法性能的影响，并根据实验结果对算法进行改进和优化。
4. 结论与未来工作:
本论文深入研究了基于智能方法的MWSNs集群问题，提出了一种基于进化算法的MWSNs集群方案，并通过仿真实验验证了其有效性。该方案在延长网络寿命、提高数据收集效率方面取得了显著成果。
📣 部分代码
global BestSol;
global count;
global FitAccess;
count.BC=0;
Ch_Length=size(S,1);
MaxIt=100;
nPop=50;
file = 'BC.txt';
fh = fopen(file, 'wb');
fprintf(fh, '%s %s %s %s %s\n','Iteration', 'Fitness', 'CH', 'Total Distance', 'RCSD');
for i=1:nPop
% Initialize Position
pop(i).Position=randi([0 1],1,Ch_Length);
%Preparing Fitness Parameters
[TD,RCSD,CL]=FitParameters(sink,S,pop(i).Position);
% Evaluation
pop(i).Fit=Fitness(Ch_Length,TD,CL,RCSD);
count.BC=count.BC+1;
pop(i).CL=CL;
%fprintf(fh, ' %d %.2f %d %d\n',i,pop(i).Fit,CL,TD,RCSD);
end
% Sort Population
Fits=[pop.Fit];
[Fits, Sortorder]=sort(Fits,'descend');
pop=pop(Sortorder);
FitAccess(1,3)=pop(1).Fit;
FitAccess(1,4)=nPop;
for it=1:MaxIt
% Store Best Chromosome
CH_Result=pop(1);
BestCH=pop(1);
for i=2:nPop
Recip_Ch=pop(i);
Worst_Ch=pop(end);
New_Ch=HorizontalGeneTransfer(BestCH,Recip_Ch,Worst_Ch);
% Calculating number of similar genes
SimGenes=0;
for j=1:Ch_Length
if (New_Ch.Position(j)==Recip_Ch.Position(j))
SimGenes=SimGenes+1;
end
end
Similarity=SimGenes/(Ch_Length*10);
P_gm=Similarity;
%Preparing Fitness Parameters
[TD,RCSD,CL]=FitParameters(sink,S,New_Ch.Position);
% Evaluation
New_Ch.Fit=Fitness(Ch_Length,TD,CL,RCSD);
count.BC=count.BC+1;
New_Ch.CL=CL;
%fprintf(fh, '%d %.2f %d %d\n',i,New_Ch.Fit,CL,TD,RCSD);
if (New_Ch.Fit>=Recip_Ch.Fit)
CH_Mutated=BC_Mutate(Recip_Ch,P_gm);
CH_Non_Mutated=New_Ch;
else
CH_Mutated=BC_Mutate(New_Ch,P_gm);
CH_Non_Mutated=Recip_Ch;
end
%Preparing Fitness Parameters
[TD,RCSD,CL]=FitParameters(sink,S,CH_Mutated.Position);
% Evaluation
CH_Mutated.Fit=Fitness(Ch_Length,TD,CL,RCSD);
count.BC=count.BC+1;
CH_Mutated.CL=CL;
%fprintf(fh, '%d %.2f %d %d\n',i,CH_Mutated.Fit,CL,TD,RCSD);
if (CH_Mutated.Fit>CH_Non_Mutated.Fit)
CH_Result=CH_Mutated;
else
CH_Result=CH_Non_Mutated;
end
if (CH_Result.Fit>BestCH.Fit)
BestCH=CH_Result;
end
pop(i)=CH_Result;
end
% Sort Population
Fits=[pop.Fit];
[Fits, Sortorder]=sort(Fits,'descend');
pop=pop(Sortorder);
%Store Best Fit
BestFit(it,2)=BestCH.Fit;
FitAccess(it+1,3)=BestCH.Fit;
FitAccess(it+1,4)=FitAccess(it,4)+nPop;
fprintf(fh, ' %d %.2f %d %.2f %.2f\n',it,BestCH.Fit,BestCH.CL,TD,RCSD);
end
fprintf(fh, ' %s %.2f %d\n','Best Choosen Fitness & number of CHs: ',BestCH.Fit,BestCH.CL);
fclose('all');
BC=CH_Result.Position;
BF=BestCH.Fit;
end
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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