无线传感器网络中一种关键节点集轮换算法

针对传感器网络多跳通信和多对一的流量特征,提出负载均衡的约束条件,将关键节点集选取问题转化为多目标优化问题,提出一种基于非支配遗传算法的关键节点集轮换算法。通过节点密度控制机制,从投放的节点池中选取关键节点集,以满足监测区域覆盖连通。在每轮网络工作的开始,激活不同的关键节点集,保证在每个时刻,有且仅有一个节点集完成对网络的充分覆盖。仿真结果表明该算法能够快速收敛于最优解,极大化网络关键节点集数目,有效延长网络的生存时间。

一种基于改进K核分解的合作网络关键节点集识别方法

【目的】针对关键节点集识别算法中广泛存在的退化性问题,提出一种以半局域中心性为基础的改进型K-shell分解算法。【方法】算法根据节点一阶邻居信息构建半局域中心性指标,在考虑剩余节点的半局域信息和已移除节点的半局域信息基础上,通过递归移除方式确定最终的关键节点集。【结果】6组实际合作网络数据实验表明,改进的K-shell分解算法能够有效消除原有算法中的退化性问题,具有较高的计算准确性和较低的计算复杂度,适用于大规模合作网络中关键节点集的识别。【局限】受网络结构属性的影响,在部分样本网络中计算准确性低于介数中心性方法。【结论】通过对改进的K-shell分解算法计算所得的核心节点集的有效保护,能够提升合作网络的稳定性,有利于合作网络目标的实现。