原文服务方: 江西科学       
摘要:
受地形、气候、电磁干扰、节点分布等多重因素的影响,传统无线传感器不能很好的适应现复杂多变的测控环境,特别是较大规模的无线传感网络的健壮性和协同能力受到了复杂环境的挑战。分布式遗传算法在成熟的遗传算法基础上扩展了分布式协同机制,在可接受的复杂度范围内,提升了算法的健壮性。在WSN中引入分布式遗传算法,显著增强了网络的分布式并行特性,提升了节点协同能力和网络自组织的健壮性。通过发光二极管灯亮频率实验、同构无线网络和异构无线网络下稳定性实验和动态自适应环境变化实验,证明了分布式遗传算法能够很好地解决WSN中节点的扩展限制问题,并且提升了WSN的多变环境适应能力。
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文献信息
篇名 无线传感器网络中的分布式遗传算法
来源期刊 江西科学 学科
关键词 分布式 在线学习 算法设计 遗传算法
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目 ? 信息科学?
研究方向 页码范围 119-124
页数 6页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI 10.13990/j.issn1001-3679.2016.01.026
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 王海燕 商丘师范学院计算机与信息技术学院 25 63 5.0 7.0
2 杨景花 商丘学院计算机工程学院 10 16 3.0 3.0
3 李华中 商丘学院计算机工程学院 6 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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参考文献  (1)
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2004(1)
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2016(0)
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研究主题发展历程
节点文献
分布式
在线学习
算法设计
遗传算法
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
江西科学
双月刊
1001-3679
36-1093/N
大16开
1983-01-01
chi
出版文献量(篇)
4032
总下载数(次)
0
总被引数(次)
17843
论文1v1指导