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    Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)資源管理與調(diào)度

    2016-11-23  閱讀(827)

    Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)資源管理與調(diào)度
    Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)資源主要指?jìng)鞲衅髻Y源,傳感器資源的利用與任務(wù)的執(zhí)行緊密在一起。執(zhí)行任務(wù)要消耗一定量的傳感器資源,但由于Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)大都運(yùn)行在無(wú)法接近的、惡劣甚至危險(xiǎn)的環(huán)境中,其傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量巨大而能量有限,為使得任務(wù)順利執(zhí)行,合理、科學(xué)、地管理傳感器資源是非常有必要的。

    Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)資源管理與調(diào)度         在Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感器管理過(guò)程中,如果Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的軟硬件架構(gòu)已經(jīng)確定,在保證完成任務(wù)的前提下,使用動(dòng)態(tài)能量管理方法以減少節(jié)點(diǎn)能量,進(jìn)而延長(zhǎng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)壽命也是非常有必要的。采用多代理和策略技術(shù)來(lái)對(duì)Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感器資源進(jìn)行管理,建立傳感器分配模型。采用一種改進(jìn)的雙微粒群算法對(duì)Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感器資源進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度,優(yōu)化調(diào)度的結(jié)果是使得所有任務(wù)都被*執(zhí)行并且使得任務(wù)執(zhí)行效用值綜合zui大化;在Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感器優(yōu)化調(diào)度過(guò)程中,采用一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)能量管理方法來(lái)節(jié)約傳感器節(jié)點(diǎn)能耗,延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期。的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾部分:基于多Agent和策略技術(shù),以任務(wù)執(zhí)行效用值綜合zui大化為目標(biāo),在滿足傳感器-任務(wù)配對(duì)的各約束條件下,建立傳感器分配模型。根據(jù)已經(jīng)建立的傳感器分配模型,利用雙微粒群算法來(lái)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度。對(duì)雙微粒群算法進(jìn)行一系列的改進(jìn),通過(guò)測(cè)試函數(shù)的算例證明改進(jìn)的算法能有效地避免陷入局部*,提高全局優(yōu)化能力。根據(jù)傳感器分配的實(shí)例,利用Matlab編程進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)證明,與原雙微粒群算法和遺傳算法相比,基于改進(jìn)的雙微粒群算法應(yīng)用于Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感器資源管理中能獲得更加理想的傳感器分配效果。在Fairchild無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的傳感器優(yōu)化調(diào)度過(guò)程中,引入一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)能量管理方法,減少傳感器節(jié)點(diǎn)能耗以至于延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。



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