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J-GLOBAL ID：201702257824532421   整理番号：17A0357670

差分進化融合ハイブリッド法の有向センサネットワーク被覆アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Coverage algorithm based on differential evolution and mixed virtual force for directional sensor networks

著者 (2件)： Guan Zhiyan (Information Institute, Business College of Shanxi University) ,  Feng Xiufang (College of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Technology)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 36  号： 12  ページ： 3244-3250  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 感知方向が調整可能な有向センサネットワーク(DSN)に対して、最大限に被覆空洞と重複を減少させ、有効被覆率を向上させるために、差分進化融合融合のDSNカバーアルゴリズムを提案した。まず第一に,有向知覚モデルを確立して,ノードの間のノード,ノードと障害物の間のノードと境界の間の混合仮想力を分析して,ノードの回転角度と力の間の調整式を確立した。次に,ハイブリッド仮想力によって引き起こされた局所的欠陥を減少させるために,差分進化モデルを導入して,仮想力を進化的更新の影響因子として,ノード間の突然変異,交差および選択操作を通して,最適被覆率を見つけ,そして,有効被覆率を改善した。シミュレーション結果は,100M×100Mのモニタリング領域において,100回のランダム配置の後に,差分進化によるハイブリッド仮想仮想ネットワークの有効被覆率が%%増加することを示した。一方,ハイブリッド仮想仮想と差分進化アルゴリズムの被覆率は,それぞれ10.32%と11.35%増加した。差分進化ハイブリッド融合仮想は,反復80回程度のネットワークにおいて安定しているが,混合仮想仮想と差分進化アルゴリズムは,それぞれ130回と140回の反復を必要とする。ハイブリッド仮想仮想と差分進化アルゴリズムに対して、両者を結合した差分進化融合混合バーチャルマシンの収束速度はより速く、有効被覆率の向上はもっと明らかである。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 突然変異 ,  ネットワーク ,  被覆率 ,  シミュレーション ,  *センサネットワーク ,  仮想機械システム ,  回転角 ,  *被覆 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 収束速度 ,  差分進化アルゴリズム ,  仮想ネットワーク ,  影響因子 ,  ハイブリッド法 ,  *差分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Directional Sensor Network (DSN) ,  mixed virtual force ,  differential evolution ,  coverage rate ,  convergence speed

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 差分進化 ,  融合 ,  ハイブリッド法 ,  センサネットワーク ,  アルゴリズム