检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]浙江工业大学浙西分校信息与电子工程系,浙江衢州324000
出 处:《传感器与微系统》2010年第6期32-35,共4页Transducer and Microsystem Technologies
基 金:浙江省自然科学基金资助项目(Y1080023)
摘 要:大规模WSNs网络布局设计中,多Sink节点的选址是网络拓扑设计的关键步骤,它对于网络通信能耗的控制至关重要。提出了一种基于遗传进化算法的Sink节点优化选址算法,它利用遗传算法的全局寻优能力在有限的时间内获得问题的次优解,进而生成监测网络工作拓扑。仿真实验结果表明:与现有的启发式算法相比较,该算法所生成的网络布局结果对于全局能耗控制有明显改进。In design of large scale in wireless sensor networks ( WSNs), multiple Sink node locating is the key step in networks topology. It is the most important to control energy-consumption of networks communication. An optimized locating algorithm based on genetic evolution for Sink node is presented. It used overall situation optimizing capability of genetic algorithm, obtain sub-optimal solution in limited time, and then generate work topology of monitoring networks. Simulation experiments show that compared with heuristics algorithm, the result of networks layout generated by this algorithm can obviously improve overall situation energy control.
关 键 词:大规模无线传感器网络 Sink选址 拓扑设计 遗传算法
分 类 号:TP393.17[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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