基于嵌套网格的无线传感器网络节能部署算法

针对环境监测中异常区域分布不均匀,以及无线传感器网络中节点密集、部署冗余的特点,提出了基于嵌套网格的节能部署方法,并依据物理参数梯度设计了非均匀部署节点算法.对其环境监测应用———森林火灾监测,进行了性能分析和M atlab仿真验证.结果表明,该方法可以有效地节约网络的能量,快速发现异常区域,并能详细描述异常区域的参数分布状况.*

一种基于CloudSim的Web集群节能部署仿真方案

当研究人员提出新的Web集群节能部署策略需要对其进行评测时,进行实际测试需要消耗大量的设备、时间及能源,为此提出一种基于Cloud Sim的节能部署仿真方案,其支持周期式的和条件式的部署触发方式。该方案能仿真请求的产生、调度和服务,以及服务节点的开关和CPU频率调整,并计算平均响应时间、能耗等性能指标。由于考虑了现实中服务节点的各种可能状态及状态转换,因而能耗计算较为准确。良好的数据结构设计使得该方案结构清晰、扩展性好。采用该方案对提出的基于概率调度的贪婪部署策略进行了仿真,仿真结果验证了仿真方案的可行性。

一种基于排队模型和差分进化算法的Web集群节能部署方案

Web集群的节能问题是急需解决的重要问题,为此提出了一种Web集群节能部署方案。该方案同时采用动态调整CPU频率和动态开关服务节点的措施来进行节能,运用M/G/1PS排队模型对服务节点进行建模,将Web集群节能部署问题转化为带约束的规划问题。针对该规划问题,提出了一种差分进化求解算法,在迭代过程中采用贪婪思想对不满足约束条件的解进行修正,并将贪婪算法得到的解放入初始种群以提高收敛速度。仿真测试验证了该算法的可行性和有效性。

无人机能耗与数据传输速率部署优化

针对灾害场景下的多无人机协同部署问题,提出一种基于遗传-拟牛顿算法的无人机节能部署与数据传输优化方法。首先提取无人机信道、路径损耗、连通率和覆盖率特征,将多无人机协同部署问题抽象为连通率、覆盖率问题。然后,使用排序组选择操作、随机权重交叉操作以及非一致性变异算子改进遗传算法,结合改进搜索方向和迭代步长的BFGS算法,进一步提出IGA-BFGS算法,该算法在全局和局部上都能得到较好的优化效果,提高求解效率和精度。最后,根据不同环境下需要救援的地面用户的信道特性和离散系数,动态调整无人机基站的发射功率和高度,提高了无人机基站的功耗效率,增加了无人机基站的使用时间,实现了无人机基站的节能部署。仿真结果表明,设计的方法能够有效实现无人机节能部署与数据传输优化。

基于注意力机制ConvLSTM的UAV节能预部署策略

无人机(UAV)可以作为空中基站而凭借其移动性灵活地实现热点区域的覆盖。如何预测流量的分布而优化UAV部署是运营商面临的挑战。针对此问题,该文提出一种基于注意力机制卷积长短期记忆网络(A-ConvLSTM)的UAV节能预部署策略:提出一种融合注意力机制的卷积长短期记忆深度时空网络模型A-ConvLSTM,用于预测用户与流量的时空分布;基于预测结果优化UAV的覆盖和位置,在满足用户接入速率要求的前提下,以最小化UAV系统发射功率为目标建立优化模型,将目标问题解耦成两个子问题并提出一种节能部署算法迭代求解。实验结果表明A-ConvLSTM性能高于各基线模型;节能部署算法能够有效降低UAV系统发射功耗,并能以更少数量的UAV实现整体区域覆盖。