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引入测评机制的综合学习粒子群优化算法: 2015年; 综合学习粒子群算法(CLPSO)能够改善粒子群算法多样性差且易局部收敛的问题,相比传统PSO算法能够一定程度避免算法早熟,但却存在收敛速度慢的问题。对此,提出一种CLPSO的改进算法(CLPSO-II),为每个粒子随机构造两个学习粒子,引入测评机制,择优学习。实验结果表明,CLPSO-II能有效提高CLPSO的搜索效率,在处理多峰函数时,其性能优于传统粒子群算法(PSO)、全面学习粒子群算法(FIPS)和综合学习粒子群算法(CLPSO)。; 喻雪胡晓敏林盈; 关键词：多峰函数粒子群算法

无线传感器网络Agent数据分流策略被引量：18: 2013年; 移动Agent(mobile agents,简称MA)技术在无线传感器网络的异常事件监测中广泛应用.基于异常事件的性质,数据中心(即sink点)派出实现特定功能的MA到异常目标位置附近收集传感器节点(数据源节点)的感应监测数据.与传统的客户端-服务器传输模型不同,MA技术往往能够对收集到的感应数据进行压缩和融合,从而大大减少了在网络中传播的数据流量,降低了数据传输的能量消耗.通常情况下,MA经过的源节点越多,其收集的数据量越大.通过对目前已有的MA行程规划算法进行研究,提出了实现Agent数据分流的传输技术.该技术基于分流规则,决定是否提前把MA已收集到的数据传回sink,而不携带数据的MA继续访问余下的传感器节点.该Agent数据分流技术解决了由于MA携带大量数据访问源节点而造成的源节点能量消耗过快的问题,适用性强.大多数目前常用的MA行程规划算法都可以采用该技术来提高性能.Agent数据分流的最终目标是减少源节点传输的数据量,尽可能地延长源节点的工作寿命,从而更长时间地实现对异常目标的监控.; 胡晓敏; 关键词：无线传感器网络 AGENT 数据传输数据分流移动代理

无线传感器网络Agent数据分流策略被引量：4: 2012年; 移动Agent(mobile agents,简称MA)技术在无线传感器网络的异常事件监测中广泛应用.基于异常事件的性质,数据中心(即sink点)派出实现特定功能的MA到异常目标位置附近收集传感器节点(数据源节点)的感应监测数据.与传统的客户端-服务器传输模型不同,MA技术往往能够对收集到的感应数据进行压缩和融合,从而大大减少了在网络中传播的数据流量,降低了数据传输的能量消耗.通常情况下,MA经过的源节点越多,其收集的数据量越大.通过对目前已有的MA行程规划算法进行研究,提出了实现Agent数据分流的传输技术.该技术基于分流规则,决定是否提前把MA已收集到的数据传回sink,而不携带数据的MA继续访问余下的传感器节点.该Agent数据分流技术解决了由于MA携带大量数据访问源节点而造成的源节点能量消耗过快的问题,适用性强.大多数目前常用的MA行程规划算法都可以采用该技术来提高性能.Agent数据分流的最终目标是减少源节点传输的数据量,尽可能地延长源节点的工作寿命,从而更长时间地实现对异常目标的监控.; 胡晓敏; 关键词：无线传感器网络 AGENT 数据传输数据分流移动代理

遗传算法的阶梯电价用电需求管理方案被引量：1: 2014年; 用电需求管理是智能电网中的重要部分,能让消费者根据自己的用电量做出合适的决策,帮助供电者减少峰值负载,让负载的时空分布更为均衡,从而增加智能电网的可持续性,并减少运营成本和碳排放量。一种基于负载转移技术的用电需求管理方案可以满足对大量、多种设备的调节需求。用电需求管理的解决方案使用改进的遗传算法,并引入了一个新的算子,模拟测试的结果显示通过改进的算法获得的方案节省了可观的成本,并且在使用阶梯式电价的情况下,减少了智能电网的峰值负载。; 杨曦华胡晓敏; 关键词：智能电网遗传算法阶梯电价

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