13、布鲁克斯 - 伊扬加尔算法：传感器网络的变革力量

布鲁克斯 - 伊扬加尔算法：传感器网络的变革力量

1. 算法基础与无人机群系统

布鲁克斯 - 伊扬加尔算法是诸多研究的灵感源泉。该算法对无线传感器网络（WSN）的误码率（BER）过程、网络寿命和拓扑特性进行了分析和量化。同时，基于此算法开发了无人机（UAV）群系统，这是一个由移动车辆组成的异构网络，其传感器负责收集数据。

在研究无人机群网络时，图是表达对象间关系的关键结构，例如节点间的无线电连接。对这类网络的研究可包括对节点按重要性进行排名，如运用搜索引擎中的 PageRank 算法对查询响应排序。PageRank 值对应一个唯一的特征向量，通常通过幂方法（一种基于矩阵乘法的迭代技术）计算得出。

相关研究取得了一系列新成果：
- 成果一 ：通过对确定 PageRank 向量所用的缩放值和数值精度应用标准假设，得出 PageRank 算法执行时间的下限，该下限等于计算最粗公平划分所需的时间，而此划分是其他研究结果的基础。
- 成果二 ：处于最粗公平划分同一块中的节点，其 PageRank 值必定相等。
- 成果三 ：若使用有限精度算术计算 PageRank 值，该算法可消除同一块中节点 PageRank 值的差异。
- 成果四 ：当划分中的任何块包含多个顶点时，该算法通过消除某些点积，减少查找 PageRank 向量所需的时间。
- 成果五 ：应用最粗公平划分诱导的商矩阵，进一步减少获取此类图的 PageRank 向量所需的时间。

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