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摘要:
大型传感器网络部署的关键是在能量消耗最小的前提下激活传感器节点以获取有价值信息,这要求在效用函数事先不可知的情况下通过分布式方式选择正确的传感器节点.为此,提出一种分布式在线贪心算法.以效用函数满足子模性的自然报酬递减特性为前提,在模型未知的情况下,通过在线学习方式优化目标函数.实验结果表明,该算法的收敛性近似于传统的集中式方法,且在运行中所需的通信消息量较少,适用于大型网络传感器节点的部署.
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文献信息
篇名 传感器网络节点选择的分布式在线算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 传感器网络 节点选择 贪心算法 子模性优化
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 网络语通信
研究方向 页码范围 95-98
页数 分类号 TP393
字数 6328字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.10.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈光平 中国计量学院信息工程学院 16 158 6.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
传感器网络
节点选择
贪心算法
子模性优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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