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采用分层蚁群算法的Ad Hoc网络优化部署
1
作者
程子光
杨兆民
+1 位作者
周潇
尹康银
《空军预警学院学报》
2017年第4期275-279,共5页
针对传统蚁群(ACO)算法在求解Ad Hoc网络"点覆盖"优化部署问题时不能同时满足精度和速度要求以及求解规模相对较小的问题,提出了一种改进蚁群算法.该改进算法是将栅格化区域分为内、外两层,只依据外层大栅格数量构建信息素矩...
针对传统蚁群(ACO)算法在求解Ad Hoc网络"点覆盖"优化部署问题时不能同时满足精度和速度要求以及求解规模相对较小的问题,提出了一种改进蚁群算法.该改进算法是将栅格化区域分为内、外两层,只依据外层大栅格数量构建信息素矩阵,缩小矩阵阶数,从而提高算法演化速度;蚂蚁的移动过程包括粗移动和细移动.仿真结果表明,该分层蚁群算法能用于求解Ad Hoc网络"区域覆盖"优化部署问题,提高了网络优化部署的时效性.
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关键词
改进蚁群算法
ADHOC网络
优化部署
贪婪思想
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题名
采用分层蚁群算法的Ad Hoc网络优化部署
1
作者
程子光
杨兆民
周潇
尹康银
机构
空军预警学院
出处
《空军预警学院学报》
2017年第4期275-279,共5页
基金
空军军事理论研究资助项目(17KJ3C1-0089R)
文摘
针对传统蚁群(ACO)算法在求解Ad Hoc网络"点覆盖"优化部署问题时不能同时满足精度和速度要求以及求解规模相对较小的问题,提出了一种改进蚁群算法.该改进算法是将栅格化区域分为内、外两层,只依据外层大栅格数量构建信息素矩阵,缩小矩阵阶数,从而提高算法演化速度;蚂蚁的移动过程包括粗移动和细移动.仿真结果表明,该分层蚁群算法能用于求解Ad Hoc网络"区域覆盖"优化部署问题,提高了网络优化部署的时效性.
关键词
改进蚁群算法
ADHOC网络
优化部署
贪婪思想
Keywords
hierarchic ant colony algorithm
Ad Hoc network
optimal deployment
greed thought
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用分层蚁群算法的Ad Hoc网络优化部署
程子光
杨兆民
周潇
尹康银
《空军预警学院学报》
2017
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