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]湖南大学信息科学与工程学院,长沙410082
出 处:《计算机科学》2014年第7期190-193,共4页Computer Science
基 金:湖南省教育厅资助项目(08D092)资助
摘 要:为了进一步减少无线传感器网络的能量损耗和延迟时间并且有效延长节点生存时间,提出一种改进的量子行为粒子群(quantum based particle swarm optimization,QPSO)优化算法,并将其用于解决无线传感器网络的QoS组播路由问题。该算法采用适应度函数和全局最好位置的更新方法来寻找无线传感器网络中满足阈值限制下的最优路由。实验仿真和对比情况表明,该算法在节省能量损耗、控制延迟时间和延长网络节点的生存时间上取得了较好的效果。For further reducing energy consumption and delay time and prolonging the survival time of node in wireless sensor networks, an improved Quantum-behaved Particle Swarm Optimization algorithm was proposed, which is applied to QoS multieast routing problem in wireless sensor networks. The algorithm finds the optimal routing which meets the threshold limit by using the fitness function and global best position update method in wireless sensor networks. The comparison of simulation experiment shows that this algorithm achieves good results in saving energy consumption, con- trolling delay time and prolonging the survival time of the network node.
关 键 词:无线传感器网络 QoS路由改进QPSO 适应度函数
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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