基于模糊理论的无线传感器网络路由优化算法

针对无线传感器网络中能耗不均的问题,在非均匀分簇的基础上,本文提出一种基于模糊理论的无线传感器网络路由优化算法。在分簇阶段,将节点的相对剩余能量、向心率、成功发送率作为各层簇首选举指标,运用模糊逻辑推理选择簇首。在簇间路由阶段,由熵权法确定簇首节点指标的权重后采用模糊综合评判法得出簇首的转发概率值,选择概率值较大的簇首节点作为转发节点,逐层完成信息传输。仿真表明,该算法在降低能耗与延长网络生命周期方面性能较优。

基于熵权法与灰色关联分析的WSNs路由算法

针对路由协议链路质量不高与能耗较大的问题,提出了一种基于熵权法与灰色关联分析的无线传感器网络(WSNs)路由算法(BEGRA)。首先建立下一跳节点的评价指标,其次引入熵权法确定各指标的权重,通过关联度分析法确定节点指标向量与参考向量间的加权关联度,最后由节点关联度的大小确定下一跳节点并确立路由路径。仿真结果表明:算法有效提高了网络生命周期,降低了网络能耗,且在网络数据传输效率方面具有良好性能。

“宝马教授”“教学毁灭论”荒唐与否?

“教学毁灭论”何其荒唐 过去，我们常常把教师誉为蜡烛、春蚕、人梯、“人类灵魂工程师”等等，其形缘之高、道德之好不言而喻。如今，尹教授出一“毁灭论”，“牺牲”之事实犹在，但立论却迥然不同——-教师全心教学、照亮别人．是对自己人生的一种毁灭。

一种模糊评判的非均匀分簇路由优化算法

针对非均匀分簇路由协议中簇首选取质量较低和簇间路由能耗较大的问题,从提升簇首选取质量和簇间路由效率出发,提出一种模糊评判的非均匀分簇路由优化算法.在簇首选举阶段,利用优化的模糊评判方法进行簇首选举.将节点的相对剩余能量、传输距离、邻居节点密度作为簇首选举的指标隶属函数,其次引入信息论中的熵权法确定各指标权重,最后由节点综合评判值确定簇首.在簇间路由阶段,通过层与层簇首间的链路评估值确定相对最优的下一跳簇首节点,通过单跳与多跳相结合的方式完成信息的传输.实验结果表明该算法延长了网络生命周期,有效的降低了网络能耗.

基于蚁群优化的非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络路由协议能耗不均的问题,提出一种基于蚁群优化的非均匀分簇路由算法.为改善簇首质量,提出基于熵权法的簇首选举策略.在簇间路由阶段,通过优化的蚁群算法建立簇间路由.首先,引入经济学中的阿特金森福利指数和改进启发函数以使下一跳簇首节点的选取更具针对性;其次,利用能量和变异系数提出路径优越度的概念,在全局信息素更新过程中引入路径优越度以优化路径质量.仿真实验结果表明：该算法延长了网络生命周期,提高了能量利用率,实现了进一步均衡能耗的目标.