作者:李建平,张晗,罗永,朱承,何文涛 单位:国防科技大学 出版:《国防科技大学学报》2017年第03期 页数:9页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFGFKJ2017030190 DOC编号:DOCGFKJ2017030199 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《雷达干扰资源优化分配模型和算法研究》PDF+DOC2016年第05期 刘陈,刘以安,薛松 《基于Memetic算法的桥梁传感器优化布置》PDF+DOC2014年第06期 彭珍瑞,赵宇,殷红,彭宝瑞 《智能传感器中的算法应用》PDF+DOC2017年第02期 傅留虎,胡欣宇 《光纤传感器网络优化布置方法研究》PDF+DOC2016年第07期 王飞,刘宇通 《基于改进遗传算法的传感器非线性校正》PDF+DOC2009年第12期 朱祥贤,潘汉怀,吕明 《无线传感器/执行器网络任务动态调度策略》PDF+DOC2010年第06期 易军,石为人,唐云建,许磊 《基于混合遗传算法的桥梁监测传感器优化布置》PDF+DOC2008年第02期 马广,黄方林,王学敏 《基于匈牙利法和遗传算法的多传感器管理与控制模型》PDF+DOC2014年第03期 樊志领,韩中庚,梁光辉,勾云 《遗传算法在多传感器管理中的应用》PDF+DOC2004年第10期 郝永飞,林都,曾建平 《基于遗传模拟退火算法的WSN广播算法研究》PDF+DOC2013年第11期 白舸,张海涛,刘翠苹,李强懿
  • 为解决指挥系统控制中的调度困难,研究了一类特殊的传感器资源调度问。主要分析了跟踪目标的探测次数、时间间隔和传感器资源等约束条件。用跟踪目标的重要程度之和作为目标函数,建立了一个0-1规划的数学模型,再利用变换将其转化为0-1线性整数规划模型。利用割平面法求解得出最优调度策略,其能在工作量饱和的情况下合理调度传感器资源。为提高求解速度,提出了对应的模拟退火算法。通过对一些不同规模实例的求解,在资源利用率和算法的求解速度等指标上,与割平面法及遗传算法进行对比分析,验证了模型的有效性和模拟退火算法求解的高效性。

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