作者：范一鸣,秦本涛 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2010年第06期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2010060090 DOC编号：DOCCGQJ2010060099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《遗传算法在WSNs多Sink节点布局中的应用》PDF+DOC2008年第06期 徐久强,柏大治,罗玎玎,赵海 《基于遗传算法的传感器优化部署方法研究》PDF+DOC2016年第10期 陈升来,陆宏,李涛 《异构传感器网络成本最优节点部署机制》PDF+DOC2012年第02期 李明,石为人 《基于复杂区域栅格化的传感器网络优化部署》PDF+DOC2012年第02期 程子光,姜礼平,朱建冲,石尚庆 《无线传感器网络中多sink节点优化部署方法》PDF+DOC2011年第09期 刘强,毛玉明,冷甦鹏,李龙江,庄奕群 《无线传感器网络中的多Sink节点的放置问题》PDF+DOC2010年第S2期 潘耘,李嫣,李晋凯,陈志雄 《无线传感器网络虚拟力覆盖控制及节能优化研究》PDF+DOC2009年第11期 田一鸣,陆阳,魏臻,吴其林 《基于遗传算法的WSN覆盖优化方法》PDF+DOC2009年第11期 曾映兰,陈静,郑金华 《WSNs中基于PMP的多SINK节点布局研究与实现》PDF+DOC2007年第06期 罗玎玎,赵海,尹震宇,孙佩刚,毕远国 《无线传感器网络中目标检测节点的优化部署》PDF+DOC2006年第08期 胡宁,张德运

    • 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。

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