面向差异化覆盖的异构有向传感器节点调度算法

为延长异构有向传感器网络的寿命,提出一种基于改进珊瑚礁优化算法(ECRO)的面向不同监测目标有不同监测要求的节点调度算法。利用ECRO将传感器集合划分成符合覆盖要求的多个集合,通过集合间的调度达到延长网络寿命的目的。对珊瑚礁优化算法(CRO)的改进体现在四个方面:一是在珊瑚礁的雌雄同体繁殖过程中融入生物地理学优化算法中的迁移操作,保留原有种群的优秀解;二是在雌雄同体繁殖过程中采用一种带有混沌参数的差分变异因子,增强子代的优化能力;三是通过对最差个体执行随机反向学习,增强种群的多样性;四是通过CRO与模拟退火算法的结合,增强算法的局部搜索能力。对数值基准函数和节点调度进行了大量的仿真实验。在数值测试方面的结果表明,与遗传算法、模拟退火算法、差分进化算法及其改进算法相比,ECRO的优化能力更强;在传感器网络节点调度方面的结果表明,与贪婪算法、基于学习自动机的差分进化(LADE)算法和未改进的CRO相比,ECRO使网络寿命分别提高了53.8%、19.0%和26.6%,验证了所提算法的有效性。

面向不同目标覆盖要求的异构有向传感器网络节点调度算法

针对给定部署区域中不同的监测目标有不同的覆盖需求和现有的调度算法大多针对同构有向传感器节点忽略了节点异构对调度性能的影响的问题,提出两种异构有向传感器网络节点调度策略。一种方法是通过对问题进行数学建模,将节点调度问题转化为目标优化问题,采用改进的和声搜索算法进行求解。改进和声搜索算法针对原始和声搜索在陷入局部最优时的过早收敛问题,通过将和声搜索算法和模拟退火算法结合增强其局部搜索能力。另一种方法采用贪婪算法求解满足条件的节点集合。仿真结果显示,与原始和声搜索算法相比,改进和声搜索算法能有效提高网络的工作时间,证明了改进算法的有效性。

以战略导向为基础的高新技术企业全面预算管理研究

随着经济的不断发展,企业间的竞争压力越来越大。高新技术企业对于现在的相关科学技术利用程度较高,可以有效低将科学技术转化为实际产品,对于推动国家更科学有效地发展有积极作用。财务预算工作在企业的管理工作中占一个特别重要的地位,本文主要是对以战略导向为基础的高新技术企业全面预算管理的分析研究。