原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
通过在传感器网络中一些节点附近部署静态辅助充电器(ACs)的方法,能提升网络中从source节点流向sink节点的最大流量.为此,构建了该问题的混合整数线性规划模型(MILP),并证明该问题为NP-hard问题,提出首先使用BottleNeck算法为遗传算法生成初始种群,该算法以路径为单位,采用能量最低的节点优先的原则部署ACs,然后使用改进的自适应的遗传算法(IAGA)模拟自然进化过程,搜索部署ACs的最优位置,使到达sink节点的流量达到最大.仿真实验结果表明,与其他的几种布属ACs的方法相比,IAGA可以有效提高到达sink节点的最大流量.
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文献信息
篇名 可充电无线传感器网络中的最大流算法研究
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 可充电无线传感器网络 辅助充电器 最大流 遗传算法
年,卷(期) 2018,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 116-120,126
页数 6页 分类号 TP393
字数 语种 中文
DOI
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 肖硕 中国矿业大学计算机科学与技术学院 10 12 3.0 3.0
2 李天旭 中国矿业大学计算机科学与技术学院 1 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
可充电无线传感器网络
辅助充电器
最大流
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
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
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