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基于AGSO-BAS混合算法的配电网分布式电源优化配置 被引量:13
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作者 李军 周冬冬 +4 位作者 张玉琼 郝思鹏 吕干云 陈魏 蒋钰 《电力电容器与无功补偿》 北大核心 2019年第6期87-92,98,共7页
随着分布式发电技术的发展,在配电网中接入一定容量的分布式电源(DG)对于改善配电网负荷供电质量、降低系统网损水平、提高运行经济性等具有显著的作用,本文针对分布式电源配电网中的位置、容量优化配置问题,建立了关于分布式电源建设... 随着分布式发电技术的发展,在配电网中接入一定容量的分布式电源(DG)对于改善配电网负荷供电质量、降低系统网损水平、提高运行经济性等具有显著的作用,本文针对分布式电源配电网中的位置、容量优化配置问题,建立了关于分布式电源建设运行总成本和系统网络损耗的多目标优化配置模型,并提出了一种基于改进萤火虫(AGSO)优化算法和天牛须(BAS)搜索优化算法的混合优化算法对分布式电源优化配置模型进行求解,在计算得到Pareto解集后,利用交互式模糊决策技术从解集中选取最终的电源配置方案。最后以IEEE 33节点配电网系统作为算例进行了仿真分析,验证了模型的合理性和方法的有效性,并分别使用混合算法与基本AGSO算法优化系统网损,对比结果表明,提出的混合算法收敛性和寻优精度更好,能有效地解决配电网中分布式电源的优化配置问题。 展开更多
关键词 配电网 分布式电源 萤火虫(gso)优化算法 天牛须搜索(BAS) 模糊决策 多目标优化
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一种改进的变步长自适应GSO算法 被引量:13
2
作者 黄凯 周永权 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期185-187,193,共4页
基本萤火虫群优化(GSO)算法在求解全局优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度不高等问题。为此,提出一种变步长自适应GSO算法。该算法在一定程度上可以避免GSO算法过早陷入局部最优,且步长随迭代次数的增加而自适应地调整,从而使算法在... 基本萤火虫群优化(GSO)算法在求解全局优化问题时,存在收敛速度慢、求解精度不高等问题。为此,提出一种变步长自适应GSO算法。该算法在一定程度上可以避免GSO算法过早陷入局部最优,且步长随迭代次数的增加而自适应地调整,从而使算法在后期获得精度更高的解。运用6个标准测试函数进行实验,结果表明,与GSO算法相比,该算法的收敛速度及精度均有明显提高。 展开更多
关键词 全局优化 局部最优 萤火虫群优化算法 自适应
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基于混沌和自适应搜索策略的GSO算法分析与优化 被引量:5
3
作者 黄宇达 王迤冉 牛四杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期147-153,共7页
针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、... 针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、合理的较优初始解;运用混沌扰动优化策略对每一代适应度较差的部分萤火虫个体进行混沌扰动以增强种群多样性和提高全局搜索能力。采用动态步长的自适应搜索策略,并对寻优过程中静止不动的萤火虫个体位置进行更新,加快了算法前期收敛速度,减少了后期震荡现象发生。仿真实验结果表明,优化后的萤火虫算法参数较少并具有较好稳定性,同时在求解精度和收敛速度上都明显优于基本萤火虫群算法。 展开更多
关键词 萤火虫群优化 Chebyshev混沌映射 优化 混沌扰动 动态步长 自适应搜索
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基于IAGSO算法的VISSIM模型校正研究与实现 被引量:13
4
作者 唐少虎 刘小明 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期74-80,共7页
微观交通仿真能够再现城市道路交通状况,其关键步骤是建立仿真模型.为使模型最大程度地反映实际道路运行状况,需要对所建立的模型进行校正.首先本文设计了改进的自适应步长的人工萤火虫算法(IAGSO)和以排队长度为指标的目标函数.然后,... 微观交通仿真能够再现城市道路交通状况,其关键步骤是建立仿真模型.为使模型最大程度地反映实际道路运行状况,需要对所建立的模型进行校正.首先本文设计了改进的自适应步长的人工萤火虫算法(IAGSO)和以排队长度为指标的目标函数.然后,设计了基于IAGSO算法的VISSIM模型参数校正的方法.最后,设计和实现了基于B/S结构的交叉口仿真分析系统,应用VISSIM对北京市某交叉口建模,利用系统对此模型进行参数校正,比较模型校正前、校正后和现场调查的四个进口方向的排队长度.通过比较结果验证了基于IAGSO算法的VISSIM模型参数校正的有效性. 展开更多
关键词 城市交通 模型校正 人工萤火虫算法 VISSIM B/S结构
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基于IGSO优化LM网络的变压器故障诊断方法 被引量:5
5
作者 黄新波 宋桐 +1 位作者 王娅娜 李文君子 《中国电力》 CSCD 北大核心 2014年第9期60-65,共6页
针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(LevenbergMaquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法。该方法采用萤火虫个体代表... 针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(LevenbergMaquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法。该方法采用萤火虫个体代表神经网络的权值和阈值、LM网络的均方误差函数作为萤火虫个体的适应度函数,利用改进萤火虫算法迭代寻优得到LM网络的最优权值和阈值。同时,运用模糊理论对改良三比值法的边界模糊化,将得到的特征气体比值编码作为网络模型的输入,不仅有利于去除冗余信息,并且克服了编码边界区间过于绝对的缺点。然后,建立基于自适应搜索萤火虫算法优化的神经网络模型,并将典型变压器故障数据代入仿真,通过与贝叶斯正则化神经网络模型以及粒子群模型的仿真结果对比,表明该方法具有较好的分类效果,准确率达到88.57%。 展开更多
关键词 电力系统 故障诊断 自适应搜索 萤火虫算法 模糊理论 改进神经网络 贝叶斯正则化 粒子群
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基于GSO与加权质心的DV-Hop定位算法 被引量:4
6
作者 范时平 罗丹 刘艳林 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2017年第1期164-168,共5页
由于经典DV-Hop定位算法中定位精度较低,提出一种改进算法。首先,未知节点计算到各信标节点的距离时,采用不同平均每跳距离。其次,采用GSO(galactic swarm optimization)思想把网络中的信标节点分为不同种群,使用粒子群优化算法估计每... 由于经典DV-Hop定位算法中定位精度较低,提出一种改进算法。首先,未知节点计算到各信标节点的距离时,采用不同平均每跳距离。其次,采用GSO(galactic swarm optimization)思想把网络中的信标节点分为不同种群,使用粒子群优化算法估计每个种群中未知节点的最优位置,其最优位置构成一组次优解集。最后,利用加权质心算法优化次优解集作为未知节点的坐标。实验仿真表明,该方法能有效降低未知节点的定位误差。 展开更多
关键词 无线传感器网络 DV-HOP 跳距选择 粒子群算法 GALACTIC swarm optimization 加权质心算法
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基于GSO-BFA算法的PMSM自适应模糊滑模控制 被引量:5
7
作者 刘芳璇 李益民 +1 位作者 崔晶 王桂荣 《微电机》 2015年第7期94-99,共6页
为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)融合算法优化滑模控制器参... 为研究永磁同步电机(PMSM)在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,以PMSM的工作原理为基础,建立内埋式PMSM的数学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,提出了在萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)融合算法优化滑模控制器参数条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速进行估计的无速度传感器控制方案,并分析了电机在高、低速运行时特点。实验结果表明,采用GSO-BFA融合算法优化滑模控制器参数并结合高频电压注入法的自适应模糊滑模控制系统在高速(2000 r/min)负载工况下的绝对误差为60 r/min,转速相对误差为3%,稳定运行时转子位置最大误差约为4°电角度(合2°机械角度);低速(50 r/min)负载工况下的绝对误差为8 r/min,转速相对误差为16%,稳定运行时转子位置最大误差约为5°电角度(合2.5°机械角度)。 展开更多
关键词 自适应模糊微分积分滑模控制 萤火虫-细菌觅食算法 旋转高频电压注入法 无速度传感器
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GSO的局部阴影光伏阵列MPPT控制的研究 被引量:1
8
作者 李恒杰 康开岚 +2 位作者 陈伟 裴喜平 曾贤强 《电源技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期689-692,共4页
在若干个串联太阳电池两端并联旁路二极管消除光伏阵列处于局部阴影时形成的"热斑效应"的同时,P-U特性输出曲线会呈现出多个峰值。因此,传统最大功率跟踪方法可能会失效。针对多峰值问题,在建立和分析特性输出曲线的基础上,... 在若干个串联太阳电池两端并联旁路二极管消除光伏阵列处于局部阴影时形成的"热斑效应"的同时,P-U特性输出曲线会呈现出多个峰值。因此,传统最大功率跟踪方法可能会失效。针对多峰值问题,在建立和分析特性输出曲线的基础上,将改进的萤火虫群算法应用到局部阴影下光伏阵列最大功率点跟踪中。仿真表明,此方法能够快速准确的跟踪到全局最大功率点,保证了功率的高效利用。并与粒子群算法进行对比,验证了此方法的优越性。 展开更多
关键词 局部阴影 最大功率点跟踪 萤火虫群算法 光伏阵列
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基于GSO算法的最小连通支配集问题求解 被引量:3
9
作者 赵学锋 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第2期99-102,107,共5页
经典的最小连通支配集(MCDS)计算是NP难问题。为此,提出一种利用萤火虫优化算法求解该难题的新方法。把网络中的每个节点当作一个萤火虫个体,以节点度为基础构成荧光素,通过概率选择和荧光素调节机制,使个体被吸引向邻接的高亮度个体,... 经典的最小连通支配集(MCDS)计算是NP难问题。为此,提出一种利用萤火虫优化算法求解该难题的新方法。把网络中的每个节点当作一个萤火虫个体,以节点度为基础构成荧光素,通过概率选择和荧光素调节机制,使个体被吸引向邻接的高亮度个体,从而由所选出的个体组成网络的支配集。经连接和修剪处理后,得到MCDS的近似解。在无线传感器网络模型的单位圆盘图上进行模拟实验,结果表明,该算法得到的连通支配集规模较小,更接近集中式算法的结果。 展开更多
关键词 最小连通支配集 萤火虫优化算法 萤光素 节点度 单位圆盘图
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基于GSO-BFA的采煤机双滚筒同步调高控制 被引量:1
10
作者 崔晶 李益民 王桂荣 《测控技术》 CSCD 2016年第11期52-56,共5页
为研究采煤机滚筒在煤岩混合复杂工况下的调高连续性,依据液压机构的工作原理建立了滚筒调高机构的动力学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,采用了萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)算法优化滑模控制器参数条件下的滚... 为研究采煤机滚筒在煤岩混合复杂工况下的调高连续性,依据液压机构的工作原理建立了滚筒调高机构的动力学模型。基于自适应模糊微分积分滑模(AFDI-SMC)鲁棒性强的优点,采用了萤火虫-细菌觅食(GSO-BFA)算法优化滑模控制器参数条件下的滚筒调高控制方案。为保证双滚筒工作时举升高度的一致性,引入偏差-环形耦合同步控制策略补偿位置偏差,同时采用融合算法(CSO-BFA)对外闭环(滚筒高度-电压)控制器参数进行优化,并分析了双滚筒同步调高性能,且与采用遗传算法(GA)优化的系统同步调高精度相比较。仿真结果表明,采用融合算法优化且结合自适应模糊微分积分滑模的滚筒同步调高系统具有良好的鲁棒性及较高的同步精度。 展开更多
关键词 自适应模糊微分积分滑模 萤火虫-细菌觅食算法 偏差-环形耦合 遗传算法
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采用小波包ASGSO-RBF的采煤机滚动轴承故障诊断 被引量:1
11
作者 谢国民 张俊男 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第7期701-704,共4页
针对采煤机滚动轴承常见的突发问题诊断准确性不高和速度慢,以小波包和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取各个节点特征能量谱与自适应步长萤火虫算法优化的RBF神经网络进行分类辨识的采煤机滚动轴承故障诊断方法.对振动传感器... 针对采煤机滚动轴承常见的突发问题诊断准确性不高和速度慢,以小波包和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取各个节点特征能量谱与自适应步长萤火虫算法优化的RBF神经网络进行分类辨识的采煤机滚动轴承故障诊断方法.对振动传感器输出的信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法对小波包分解进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练ASGSO-RBF神经网络,建立诊断模型.实验结果表明:所建模型的故障辨识正确率达到95.8%以上,相较于其他算法模型具有更低的误报率和漏报率,诊断精度及诊断效率更高. 展开更多
关键词 采煤机滚动轴承 故障诊断模型 小波包 RBF神经网络 自适应步长萤火虫算法
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云计算环境下基于改进GSO的目标主机选择算法
12
作者 陈伟 程家超 张超 《四川理工学院学报(自然科学版)》 CAS 2017年第5期51-56,共6页
目标主机的选择是虚拟机动态迁移过程中的重要阶段,是实现负载均衡的关键。针对基本萤火虫算法存在的精度不高、收敛较慢的问题,提出了一种改进的萤火虫优化算法,用于解决虚拟机迁移时虚拟机和目标物理主机的映射问题,实现多目标最优求... 目标主机的选择是虚拟机动态迁移过程中的重要阶段,是实现负载均衡的关键。针对基本萤火虫算法存在的精度不高、收敛较慢的问题,提出了一种改进的萤火虫优化算法,用于解决虚拟机迁移时虚拟机和目标物理主机的映射问题,实现多目标最优求解。该算法通过引入步长调整因子,能够动态调整移动步长,克服了步长过大或过小导致的精度不高、后期收敛较慢的缺点。全面考虑物理主机负载指标,建立负载均衡模型,将萤火虫算法中个体与节点资源相对应,利用萤火虫发光机制寻优求解,以实现目标主机的优化选择。仿真实验表明,该算法能够快速完成目标主机的选择,有效平衡系统资源,实现数据中心负载均衡。 展开更多
关键词 云计算 萤火虫群优化算法 动态步长 负载均衡 目标主机选择 虚拟机
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基于结构熵和IGSO-BP算法的动态威胁评估 被引量:27
13
作者 陈洁钰 姚佩阳 +1 位作者 王勃 税冬东 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1076-1083,共8页
针对传统超视距空战威胁评估不能根据各类威胁因素的变化动态调整其对应权值的问题,引入前向反馈(back propagation,BP)神经网络,采用综合考虑主客观因素的结构熵权法确定各威胁指数权值并作为神经网络训练参数进行训练,提出了改进萤火... 针对传统超视距空战威胁评估不能根据各类威胁因素的变化动态调整其对应权值的问题,引入前向反馈(back propagation,BP)神经网络,采用综合考虑主客观因素的结构熵权法确定各威胁指数权值并作为神经网络训练参数进行训练,提出了改进萤火虫算法(improved glowworm swarm optimization,IGSO)和BP神经网络相结合的空战动态权值计算方法。该算法采用改进萤火虫算法优化BP网络的权值和阈值,优化后的BP网络能更好地计算不同态势下的威胁指数权值,从而根据威胁估计模型进行威胁评估。以某一时刻预测多无人机空中对抗时的威胁度为想定,分别采用结构熵权法和IGSO-BP进行仿真计算。结果表明:结构熵权法能够科学合理地计算各威胁指数权值,IGSO-BP算法可有效解决空战目标威胁评估问题,且所提算法与现有几种算法相比在可靠性和准确性上都有明显提高。 展开更多
关键词 BP神经网络 萤火虫算法 结构熵权法 动态权值 威胁评估
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基于GSO的锅炉主蒸汽压力串级PID优化控制 被引量:2
14
作者 李兴如 王东风 韩璞 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2016年第8期382-386,共5页
火电单元机组主蒸汽压力对象具有大迟延和大惯性的特点,而且受到机组负荷及燃烧状况等因素的扰动频繁,常规的反馈控制很难兼顾系统的快速性、准确性和抗干扰能力。由于炉膛辐射能信号能够直接实时地反映燃料量或者燃烧品质的改变,引入... 火电单元机组主蒸汽压力对象具有大迟延和大惯性的特点,而且受到机组负荷及燃烧状况等因素的扰动频繁,常规的反馈控制很难兼顾系统的快速性、准确性和抗干扰能力。由于炉膛辐射能信号能够直接实时地反映燃料量或者燃烧品质的改变,引入炉膛辐射能信号作为中间被调量,从而形成一种基于炉膛辐射能的主蒸汽压力串级控制系统,并利用萤火虫算法获得ITAE性能指标下最优的串级PID控制器参数。仿真结果表明,上述控制系统能够有效克服各种干扰对主蒸汽压力的影响,维持主蒸汽压力的稳定,提高系统的控制品质。 展开更多
关键词 主汽压力 辐射能 串级控制 萤火虫算法
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基于GGSO和有限元的土坡稳定性计算研究 被引量:2
15
作者 李炼 徐骏 姚裕春 《水利水电技术》 北大核心 2019年第1期162-168,共7页
针对传统土坡稳定性系数试算过于粗糙、未考虑岩土体应力应变特征的不足等问题,以提出一种更为合理的边坡稳定性计算方法为目标,对标准的萤火虫算法(Glowworm Swarm Optimization,GSO)进行改进,加入高斯白噪声扰动策略,增强了算法的全... 针对传统土坡稳定性系数试算过于粗糙、未考虑岩土体应力应变特征的不足等问题,以提出一种更为合理的边坡稳定性计算方法为目标,对标准的萤火虫算法(Glowworm Swarm Optimization,GSO)进行改进,加入高斯白噪声扰动策略,增强了算法的全局寻优能力,提出一种改进萤火虫算法(Gauss Glowworm Swarm Optimization,GGSO)。通过标准函数测试表明了新方法的有效性。三个标准函数的测试结果显示:GGSO的寻优效果较GSO大幅度提升;通过有限元应力法计算土坡稳定性系数,并以圆心和半径为自变量,将边坡稳定性计算转化为一个完备的数学优化问题,该优化问题可通过GGSO求解。通过均质土坡和非均质土坡算例验证提出方法的有效性,结果表明:提出的边坡稳定性计算方法能够获得合理的边坡稳定性系数值。最后将提出的边坡稳定性计算方法用于许卡滑坡土质边坡的稳定性计算之中。研究成果对土坡稳定性分析具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 边坡稳定性 改进萤火虫算法 有限元应力法 最优化 滑坡地质灾害 岩土力学 人工智能算法
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基于改进GSO算法的柔性作业车间E/T调度问题 被引量:2
16
作者 夏俊红 郑建国 《计算机系统应用》 2019年第1期119-126,共8页
针对机器资源和加工路线可选择情况下的柔性车间调度,以最小最大完工时间和时间惩罚成本为目标建立柔性车间E/T调度模型.根据问题特点,提出一种改进的萤火虫算法(GSO),算法设计了一种具有贪婪思想的编码策略,一个萤火虫个体表示工序加... 针对机器资源和加工路线可选择情况下的柔性车间调度,以最小最大完工时间和时间惩罚成本为目标建立柔性车间E/T调度模型.根据问题特点,提出一种改进的萤火虫算法(GSO),算法设计了一种具有贪婪思想的编码策略,一个萤火虫个体表示工序加工顺序和工序加工位置;采用自适应选择策略,使步长自适应,提高算法精度;引入POX交叉、邻域交换和反序排序方法提高算法局部和全局寻优能力,并利用贪婪思想,提高算法的收敛速度.通过经典算例和实例验证算法性能,实验结果表明改进的萤火虫算法求解柔性车间调度问题的有效性. 展开更多
关键词 柔性车间调度 萤火虫算法 自适应选择策略 贪婪思想
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基于SA-IGSO的它机协同制导-攻击匹配
17
作者 陈洁钰 王勃 +1 位作者 王勋 胡诗骏 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期143-148,共6页
为增强协同空战战术的灵活性,提高目标攻击的及时性和有效性,重点研究"武器发射平台-制导平台-目标"三者之间的优化匹配问题。在分析了它机协同制导攻击流程的基础上,建立相应的协同制导-攻击匹配模型,设计一种模拟退火算法... 为增强协同空战战术的灵活性,提高目标攻击的及时性和有效性,重点研究"武器发射平台-制导平台-目标"三者之间的优化匹配问题。在分析了它机协同制导攻击流程的基础上,建立相应的协同制导-攻击匹配模型,设计一种模拟退火算法和改进萤火虫算法相结合的混合优化算法对模型进行求解。仿真实验结果表明所设计的算法能在较短时间内求解"武器发射平台-制导平台-目标"三者之间的优化匹配问题,且收敛性能较好,优化精度较高。 展开更多
关键词 协同制导 萤火虫算法 模拟退火算法 优化匹配
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改进GSO与二维OTSU融合的红外图像多阈值分割方法 被引量:7
18
作者 刘沛津 王曦 贺宁 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期671-677,共7页
针对二维最大累间方差(Nobuyuki OTSU,OTSU)图像分割算法在电气设备故障诊断与定位中,其红外图像的多阈值分割中存在的耗时多、分割精度低、误分割等不足,造成故障区域欠分割或者过分割的问题,提出一种改进的萤火虫算法(glowworm swarm ... 针对二维最大累间方差(Nobuyuki OTSU,OTSU)图像分割算法在电气设备故障诊断与定位中,其红外图像的多阈值分割中存在的耗时多、分割精度低、误分割等不足,造成故障区域欠分割或者过分割的问题,提出一种改进的萤火虫算法(glowworm swarm optimization,GSO)与二维OTSU的融合算法来提高电气设备红外图像多阈值分割的实时性与准确度。寻优过程中,将局部寻优扩展到全局寻优,并引入非线性递减步长及新的移动策略对GSO进行优化改进。实验结果表明:该融合算法在分割结果上较二维OTSU及未改进GSO与二维OTSU融合算法更能准确分割运行电气设备图像异常区域,分割速度分别提高19倍、1.28倍,为红外图像早期故障的有效识别与定位奠定基础。 展开更多
关键词 红外图像 多阈值分割 改进萤火虫算法 非线性递减步长 设备故障诊断
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A Novel Approach Based on Hybrid Algorithm for Energy Efficient Cluster Head Identification in Wireless Sensor Networks
19
作者 C.Ram Kumar K.Murali Krishna +3 位作者 Mohammad Shabbir Alam K.Vigneshwaran Sridharan Kannan C.Bharatiraja 《Computer Systems Science & Engineering》 SCIE EI 2022年第10期259-273,共15页
The Wireless Sensor Networks(WSN)is a self-organizing network with random deployment of wireless nodes that connects each other for effective monitoring and data transmission.The clustering technique employed to group... The Wireless Sensor Networks(WSN)is a self-organizing network with random deployment of wireless nodes that connects each other for effective monitoring and data transmission.The clustering technique employed to group the collection of nodes for data transmission and each node is assigned with a cluster head.The major concern with the identification of the cluster head is the consideration of energy consumption and hence this paper proposes an hybrid model which forms an energy efficient cluster head in the Wireless Sensor Network.The proposed model is a hybridization of Glowworm Swarm Optimization(GSO)and Artificial Bee Colony(ABC)algorithm for the better identification of cluster head.The performance of the proposed model is compared with the existing techniques and an energy analysis is performed and is proved to be more efficient than the existing model with normalized energy of 5.35%better value and reduction of time complexity upto 1.46%.Above all,the proposed model is 16%ahead of alive node count when compared with the existing methodologies. 展开更多
关键词 Wireless sensor network CLUSTER cluster head hybrid model glowworm swarm optimization artificial bee colony algorithm energy consumption
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基于改进GSO算法的变电站蓄电池组监测网络优化方法
20
作者 安颖坤 《通信电源技术》 2023年第16期1-3,共3页
针对当前现有变电站蓄电池组监测网络在运行中存在监测精度低、监测运行能耗大的问题,引入改进萤火虫群优化(Glowworm Swarm Optimization,GSO)算法,开展变电站蓄电池组监测网络优化方法研究。针对监测网络中的各个节点,计算运行能耗。... 针对当前现有变电站蓄电池组监测网络在运行中存在监测精度低、监测运行能耗大的问题,引入改进萤火虫群优化(Glowworm Swarm Optimization,GSO)算法,开展变电站蓄电池组监测网络优化方法研究。针对监测网络中的各个节点,计算运行能耗。在变电站蓄电池组监测过程中,以网络运行消耗能量最小为优化目标,完成蓄电池组监测网络优化目标函数与约束条件设计。利用改进GSO算法,对监测网络拓扑结构进行优化。实验证明,利用新优化方法优化后的监测网络的监测精度更高,且网络运行能耗得到显著降低,具有极高的应用价值。 展开更多
关键词 改进萤火虫群优化(gso)算法 蓄电池组 网络优化 监测 变电站
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