33、无人机网络路由协议与Web日志分类算法研究

无人机网络路由协议与Web日志分类算法研究

1. 无人机网络ED - LAR路由协议

1.1 背景与需求

在高度动态的无人机自组织网络(FANETs)环境中,需要精确的路由协议来实现无人机之间的高效通信。由于网络拓扑结构变化频繁,传统路由协议难以满足需求。

1.2 ED - LAR协议介绍

ED - LAR协议基于无人机的剩余能量和移动方向,结合效用函数来寻找最优路由。其核心是通过选择最佳的下一跳无人机,以提高网络性能。

1.3 性能验证

研究人员对ED - LAR协议进行了仿真,并与UAVR和LAR协议进行对比。当无人机以50 m/s的速度向目标无人机移动时,通过分析链路持续时间(LDT)和网络生命周期来评估协议性能。
- 链路持续时间 :图2展示了不同通信范围下的LDT情况。
- 网络生命周期 :网络生命周期定义为从仿真开始到网络中第一个节点死亡的时间。图3显示了不同数量的无人机以50 m/s的速度移动时,ED - LAR协议的网络生命周期。结果表明,ED - LAR协议表现优于其他两种协议,原因在于它采用了剩余能量阈值,避免了低剩余能量无人机参与路由,从而延长了网络整体的生命周期。

1.4 协议优势总结

ED - LAR协议通过考虑剩余能量和移动方向,有效提高了链路持续时间和网络生命周期,为FANETs提供了更高效的路由解决方案。

2. Web日志数据的树基机器学习分类器性能比较

2.1 Web挖掘与Web使用挖掘 </

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在网页构建过程中,表单(Form)扮演着用户网站之间沟通的关键角色,其主要功能在于汇集用户的各类输入信息。 JavaScript作为网页开发的核心技术,提供了多样化的API和函数来操作表单组件,诸如input和select等元素。 本专题将详细研究如何借助原生JavaScript对form表单进行视觉优化,并对input输入框select下拉框进行功能增强。 一、表单基础1. 表单组件:在HTML语言中,<form>标签用于构建一个表单,该标签内部可以容纳多种表单组件,包括<input>(输入框)、<select>(下拉框)、<textarea>(多行文本输入区域)等。 2. 表单参数:诸如action(表单提交的地址)、method(表单提交的协议,为GET或POST)等属性,它们决定了表单的行为特性。 3. 表单行为:诸如onsubmit(表单提交时触发的动作)、onchange(表单元素值变更时触发的动作)等事件,能够通过JavaScript进行响应式处理。 二、input元素视觉优化1. CSS定制:通过设定input元素的CSS属性,例如border(边框)、background-color(背景色)、padding(内边距)、font-size(字体大小)等,能够调整其视觉表现。 2. placeholder特性:提供预填的提示文字,以帮助用户明确输入框的预期用途。 3. 图标集成:借助:before和:after伪元素或者额外的HTML组件结合CSS定位技术,可以在输入框中嵌入图标,从而增强视觉吸引力。 三、select下拉框视觉优化1. 复选功能:通过设置multiple属性...
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点探讨了如何利用深度强化学习技术对微能源系统进行高效的能量管理优化调度。文中结合Python代码实现,复现了EI级别研究成果,涵盖了微电网中分布式能源、储能系统及负荷的协调优化问题,通过构建合理的奖励函数状态空间模型,实现对复杂能源系统的智能决策支持。研究体现了深度强化学习在应对不确定性可再生能源出力、负荷波动等挑战中的优势,提升了系统运行的经济性稳定性。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习背景,从事能源系统优化、智能电网、强化学习应用等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微能源网的能量调度优化控制,提升系统能效经济效益;②为深度强化学习在能源管理领域的落地提供可复现的技术路径代码参考;③服务于学术研究论文复现,特别是EI/SCI级别高水平论文的仿真实验部分。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,深入理解深度强化学习算法在能源系统建模中的具体应用,重点关注状态设计、动作空间定义奖励函数构造等关键环节,并可进一步扩展至多智能体强化学习或其他优化算法的融合研究
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