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智能優(yōu)化算法 ? ? ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 ? ? ? 雷達(dá)通信 ? ? ?無線傳感器 ? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理 ? ? ? ? ? ? ?圖像處理 ? ? ? ? ? ? ? 路徑規(guī)劃 ? ? ? 元胞自動機(jī) ? ? ? ?無人機(jī)

?? 內(nèi)容介紹

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，簡稱WSN）是一種由大量分布式傳感器節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)，用于監(jiān)測和收集環(huán)境中的信息。WSN的應(yīng)用范圍廣泛，包括環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、交通等領(lǐng)域。然而，WSN面臨著能源有限、節(jié)點(diǎn)功耗不平衡等問題，這些問題嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)的性能和壽命。

為了解決WSN中的能源問題，研究人員提出了各種能源節(jié)約的算法和協(xié)議。其中，分布式節(jié)能集群算法（Distributed Energy-Efficient Clustering，簡稱DDEEC）是一種常用的算法。DDEEC算法通過將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)劃分為多個集群，每個集群由一個簿記節(jié)點(diǎn)（Cluster Head）負(fù)責(zé)管理和協(xié)調(diào)。簿記節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)收集并匯總集群內(nèi)其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)傳輸?shù)交尽?/p>

DDEEC算法的核心思想是通過選擇合適的簿記節(jié)點(diǎn)來減少網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量消耗。在算法的初始階段，每個節(jié)點(diǎn)都有機(jī)會成為簿記節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)根據(jù)其剩余能量和與基站的距離來計算能量消耗指標(biāo)，選擇能量消耗最小的節(jié)點(diǎn)作為簿記節(jié)點(diǎn)。選定簿記節(jié)點(diǎn)后，其他節(jié)點(diǎn)將加入到與其距離最近的簿記節(jié)點(diǎn)所在的集群中。

為了進(jìn)一步減少能量消耗，DDEEC算法引入了輪流工作的概念。每個集群中的節(jié)點(diǎn)將根據(jù)輪流工作的規(guī)則，在不同時間段內(nèi)交替充當(dāng)簿記節(jié)點(diǎn)和普通節(jié)點(diǎn)。這樣可以平衡網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量消耗，延長整個網(wǎng)絡(luò)的壽命。

DDEEC算法在實際應(yīng)用中取得了良好的效果。通過合理地選擇簿記節(jié)點(diǎn)，能夠減少節(jié)點(diǎn)之間的通信開銷，提高網(wǎng)絡(luò)的能量利用率。同時，通過輪流工作的機(jī)制，能夠避免節(jié)點(diǎn)能量消耗不均衡的問題，延長整個網(wǎng)絡(luò)的壽命。

然而，DDEEC算法也存在一些挑戰(zhàn)和限制。首先，算法需要節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行頻繁的通信，增加了網(wǎng)絡(luò)的能量消耗。其次，算法在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模較大時，簿記節(jié)點(diǎn)的選擇可能會變得復(fù)雜和困難。此外，算法對網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的依賴較強(qiáng)，不適用于某些特殊環(huán)境下的應(yīng)用。

為了進(jìn)一步提高WSN的能源利用效率，研究人員需要繼續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化DDEEC算法，解決其存在的問題和限制。同時，還需要開展更多的實驗和仿真研究，驗證算法的性能和可行性。

總之，DDEEC算法是一種有效的分布式節(jié)能集群算法，可以在異構(gòu)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中減少節(jié)點(diǎn)的能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)的壽命。然而，該算法仍然存在一些挑戰(zhàn)和限制，需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)。通過持續(xù)的努力，相信可以開發(fā)出更加高效和可靠的節(jié)能算法，推動WSN技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

?? 部分代碼

clear allxm=100;ym=100;sink.x=0.5*xm; ?%location of sink on x-axissink.y=0.5*ym; ?%location of sink on y-axisn=100 ?%nodesP=0.1; ?%probability of cluster headsEo=0.5;%initial energy%Echeck=Eo;%ETX=50*0.000000001; ?%tx energyERX=50*0.000000001; ?%rx energyEfs=10*0.000000000001; ?%free space lossEmp=0.0013*0.000000000001; ? %multipath loss%Data Aggregation EnergyEDA=5*0.000000001; ?%compression energya=1; ? %fraction of energy enhancment of advance nodesrmax=5000 ?%maximum number of roundsdo=sqrt(Efs/Emp); ?%distance do is measuredEt=0; ?%variable just use below m=0;mony=0;c=0.02;b=0.7;talhar=0;for i=1:1:n ? ?S(i).xd=rand(1,1)*xm; ?%generates a random no. use to randomly distibutes nodes on x axis ? ?XR(i)=S(i).xd; ? ?S(i).yd=rand(1,1)*ym; ?%generates a random no. use to randomly distibutes nodes on y axis ? ?YR(i)=S(i).yd; ? ?S(i).G=0; %node is elegible to become cluster head ? ?talhar=rand*a ? ?S(i).E=Eo*(1+talhar); ? ?S(i).A=talhar; ? ?E(i)= S(i).E; ? ?if (E(i)>Echeck) ? ? ? ?mony=mony+1; ? ?end ? ?Et=Et+E(i); ?%estimating total energy of the network ? ?%initially there are no cluster heads only nodes ? ?S(i).type='N';endm=mony/100;d1=0.765*xm/2; ?%distance between cluster head and base stationK=sqrt(0.5*n*do/pi)*xm/d1^2; %optimal no. of cluster headsd2=xm/sqrt(2*pi*K); ?%distance between cluster members and cluster headEr=4000*(2*n*ETX+n*EDA+K*Emp*d1^4+n*Efs*d2^2); ?%energy desipated in a roundS(n+1).xd=sink.x; %sink is a n+1 node, x-axis postion of a nodeS(n+1).yd=sink.y; %sink is a n+1 node, y-axis postion of a nodecountCHs=0; ?%variable, counts the cluster headcluster=1; ?%cluster is initialized as 1flag_first_dead=0; %flag tells the first node deadflag_teenth_dead=0; ?%flag tells the 10th node deadflag_all_dead=0; ?%flag tells all nodes dead

?? 運(yùn)行結(jié)果

?? 參考文獻(xiàn)

?? 部分理論引用網(wǎng)絡(luò)文獻(xiàn)，若有侵權(quán)聯(lián)系博主刪除

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1 各類智能優(yōu)化算法改進(jìn)及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化

2 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機(jī)（SVM）、最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機(jī)（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準(zhǔn)、圖像拼接、圖像融合、圖像增強(qiáng)、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機(jī)應(yīng)用方面

無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強(qiáng)、雷達(dá)信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機(jī)方面

交通流 人群疏散 病毒擴(kuò)散 晶體生長

9 雷達(dá)方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合