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摘要:
战场环境下预先设定的智能雷场网络易受到敌方攻击而导致大面积损坏,雷场网络被分割成数个互不相连的部分从而丧失了通讯功能.通过将问题映射到斯坦纳最小树问题,提出了一种新颖的雷场网络修复策略.首先采用雷场区域网格模型限制算法的搜索空间,随后引入蛙跳和离散量子粒子群混合优化(JF-QDPSO)算法确定中续节点位置,修复受损网络.仿真实验表明该策略能够有效的恢复网络拓扑结构,算法计算较快,与其它算法相比,重建后的网络通信能耗小,网络生存周期长.
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文献信息
篇名 基于斯坦纳树的雷场网络大面积损坏修复策略
来源期刊 兵工学报 学科 工学
关键词 人工智能 雷场网络 斯坦纳树 蛙跳优化 离散量子粒子群优化
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 197-202
页数 6页 分类号 TP391
字数 4983字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1093.2013.02.011
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 方向 解放军理工大学野战工程学院 105 760 13.0 24.0
2 董文 解放军理工大学野战工程学院 8 10 2.0 3.0
3 杨力 解放军理工大学野战工程学院 19 71 5.0 8.0
4 范磊 解放军理工大学野战工程学院 28 226 8.0 14.0
5 雷志刚 1 5 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工智能
雷场网络
斯坦纳树
蛙跳优化
离散量子粒子群优化
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
兵工学报
月刊
1000-1093
11-2176/TJ
大16开
北京2431信箱
82-144
1979
chi
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