基于遗传算法和二进制蚁群算法的DV-Hop定位算法的优化

无线传感器网络(WSN)是一种由节点组成的无线自组织网络,在很多领域中有广泛的使用。节点定位是无线传感器网络中最重要的部分,使用无测距定位算法中传统的DV-Hop算法来定位误差较大。为了提高DV-Hop算法的精确度,提出了一种基于遗传算法和二进制蚁群算法来改进DVHop定位算法。遗传算法中利用了线性交叉和非均匀变异算子在种群中进行搜索,在此基础上,采用二进制蚁群算法进行进一步的搜索,而后比较适应度函数来保留较优的个体,从而产生了新一代种群。二进制蚁群算法中使得每只蚂蚁的智能化比较低,每条路径对应的存储空间相对较小,显著提高了计算效率。仿真的结果表明,提出的算法比传统的DV-Hop算法、基于遗传算法的DV-Hop算法有更快的收敛速度和更高的定位精度。

一种基于多跳与按数据量-距离分发的LEACH协议优化

军用领域的WSN系统由于部署环境特殊,其节点能量是决定整个系统寿命的关键,低能量自适应聚类路由协议(LEACH)是一种专为无线传感器网络设计的节能分层路由协议,具有延长传感器网络生命周期的作用。通过对簇头节点的选取进行研究,提出在簇头节点和普通节点之间进行双向选取,同时,针对节点数据分发过程,提出了一种综合考虑数据量和节点间距离的多跳数据分发方式,并从数学关系上证明此种分发方式更节能。最后,对整个协议进行Matlab仿真,从实践上证明了改进后的LEACH协议在节能方面有较大提高。

基于Quartz的可视化爬虫管理系统

分布式爬虫系统复杂的构建过程使其在运行过程中出现任务错误的时候得不到及时的反馈和提醒,从而可能导致对应任务渠道的数据存在缺失;另外,对过程数据缺少必要的监控还可能导致所获数据并非我们最终所需。基于Quartz的可视化爬虫管理系统可以实现对爬虫任务状态和数据进行有效的监控和管理,确保分布式爬虫系统的稳定、高效运转,从而解决以上两点问题。

基于Crawler4j和Quartz的分布式爬虫系统

网络爬虫是实现数据分析的重要基础,通过网络爬虫可实现对数据的获取。针对爬虫的渠道广、数量多且杂、单点效率低的问题,引入了轻量级的多线程爬虫框架Crawler4j和分布式定时任务调度框架Quartz,文章主要基于这两个框架来搭建稳定、高效的分布式爬虫系统。