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J-GLOBAL ID：201702260579560067   整理番号：17A1754443

量子群群進化に基づく多目的シンクノード被覆アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multi-objective Sink Nodes Coverage Algorithm Based on Quantum Wolf Pack Evolution

著者 (2件)： Jin Shan (天津大学電气自動化与信息工程学院 天津 300072;天津市公安消防局 天津 300020) ,  Jin Zhigang (天津大学電气自動化与信息工程学院 天津 300072)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 39  号： 5  ページ： 1178-1184  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  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： 二層無線センサネットワークの構築において,重複層被覆は,重複のないカバー面積,シンクノードの連結性,およびエネルギー消費バランスの3つの重要な問題を考慮しなければならない。本論文では,上記の3つの問題を多目的最適化問題(MOP)に統合し,シンクノードによってカバーされる量子群最適化アルゴリズム(QWPEA)を提案し,候補ヘッド(CLW)群を選択した。最適化された効率的な次世代量子符号化人工的オオカミを,スライディングモード交差,量子回転ゲート,非ゲート変異などの方法によって作り出すことができた。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが効果的にシンクノードの数を減らして,階層構造の安定性を改善して,エネルギー消費をバランスさせて,大規模なセンサネットワークの環境に適していることを示した。800m×800mの範囲におけるセンサノードが1000個に達するとき,有効な被覆率はMOPSO,NSGA-IIアルゴリズムよりそれぞれ29.55%と25.93%高く,通信エネルギー消費率はそれぞれ15.27%と18.63%高かった。それは,それぞれ14.01%と15.46%であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： センサネットワーク ,  シミュレーション ,  *被覆 ,  被覆率 ,  *アルゴリズム ,  エネルギー消費 ,  最適化 ,  連結性 ,  階層構造 ,  多目的計画法 ,  *量子群
準シソーラス用語： センサノード ,  最適アルゴリズム ,  無線センサネットワーク ,  *シンクノード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Wireless sensor networks (WSNs) ,  Quantum Wolf Pack Evolutionary Algorithm (QWPEA) ,  Coverage ,  Multi-objective ,  Sink node

分類 (2件)： 数理計画法  (KA03030M) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 量子群 ,  進化 ,  多目的 ,  シンクノード ,  アルゴリズム