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基于信息素算法的校园物联网多路传输优化

更新时间：2019-12-17 22:11:21 大小：1M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：物联网 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

针对校园物联网信息多路传输选取和优化困难的问题,提出一种基于智能优化算法的网络多路传输优化算法.该算法以标准遗传算法为基础,借鉴蚁群算法中的信息素浓度概念,通过控制个体的进化方向提升算法全局寻优能力和收敛效率,并设计和构建了符合物联网信息多路传输优化特点的评估指标数学模型,实现了了基于熵权理想点法的网络多路传输综合评分,最终通过多代进化获取满足工程需求的最优网络路径.仿真结果表明:信息素遗传算法较标准遗传算法的全局寻优能力更强,收敛速度更快,为校园物联网信息多路传输优化问题提供了可行解法.

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系

Journal of

仿真学

Simulation

Vol_31N。．8

Aug．，2019

第31卷第8期

2019年8月

System

基于信息素算法的校园物网多路

化

智勇1，刘昊2

(1．广医科大学教育技与信息中心，广湛江524023；2．国防大学合作学院，河北石家庄050000)

摘要：

路

校园物网信息多路

化算法。算法以

方，匆提矛算法全局孑能力和微我掌，并

取和化困

的

，提出一种基于智能化算法的网

多

准

算法

基

，

群算法— 尹的信怠孝度棍念，通控制含

的

和构建了符合物网信息多路

孝分，最

算法的全局

化特

化

点的估指数学模型，况7基于赫理怨，点法的网多璐

通

多代

取

更

足工程需求的最

，收速度更快，校园物网信息多路

算法；信息素；物网；路径

号：TP391．9 文献：A

网

路径。仿真果表明：信息素

算法

准

能力

化

提供了可行解法。

关

中

：

化

分

文章号：1004— 731X(2019)08— 1719— 08

DOI：10．16182／j．issnl00473lx．joss．18— 0733

Internet of

Multi— channel Transmission

Optimization ^ofCampus

Things

Based on Pheromone Genetic

Algorithm

Chen

Ha02

Zhiyon91，Liu

and Information

Medical

(1．Educational

University，Zhanjiang 524023，China；

Technology

Center,Guangdong

Defense

2．Joint

050000，China)

Operations College，National

University,Shijiazhuang

and

the

transmission of

multi— path

the

difficulty

optimizing

campus

Abstract：Aiming

selecting

optimization algorithm

on the standard

of network

transmission based

the

Internet of

information，an

Things

multi-path

and

concept of

intelligent optimization algorithm proposed．Based

genetic algorithm

the

concentration

ant

improves

global optimization ability

pheromone

and

colony algorithm，this algorithm

the evolution direction

and

individuals，and

designs

convergence efficiency by controlling

constructs an evaluation index mathematical model which conforms to the characteristics of multi— channel

evaluation

model

mathematical

information transmission

in the Internet of

ofthe

ideal

point

optimization

index realizes the multi— channel

Things．The

based on the

scoring

entropy weight

comprehensive

network

the

that meets the

is obtained

method．Finally

multi— generation

stronger global

optimal

path

engineering requirements

that the

through

has

evolution．The simulation results show

and faster

pheromone genetic algorithm

than the standard

genetic algorithm，

optimization ability

convergence speed

which

feasible solution for the

of the

IoT information．

provides

multiplex optimization problem

campus

Keywords：genetic algorithm；pheromone；internet

things；path optimization

步，物网技

算机和互网之后的信息科技

浪潮⋯ 。校园物网信息程中，多路

化和取效果直接影响信息完整性和网

已

运用到多个域，正在引

引言

第3次

的

随着嵌入式和无

网

技

的不断普及和

收稿日期：2018-10— 31

修回日期：2019．03— 21：

基金目：中国成人教育会“十三五”成人教育科

目(2017．061Y)；

成本[2‘3】。如何以物

网

基

，研究开更具效

研

划

力的多路

化技

成

代科技展必然，物

运而生，其研究重点

作者介：智勇(1980一)，男，广湛江，士，

，研究方向教育信息技；刘昊(1983一)，

网信息多路

化技

男，

宁阳，博士生，研究方向人工智能算法。

http：／／www．china-simulation．com

· 1719·

万方数据

第3l卷第8期

2019年8月

系

仿真学

Simulation

V01．31No．8

Aug．．2019

Journal of

System

是如何使用最低限度的校园网

源，达成最

的

距离最省、信息

最短【4．51。物

嵌入式用信息

成本和耗，采用路径度、

信息

效果，保信息多路

延

代价、能量消耗、数据完整性等作路径

的目，通智能化算法的随机生用

息从开始点到目

化

信

耗最小、

成本最低、

化

延

合

网信息多路

是多点多目路径

点的众多可行路径，并从中

合最佳路径。具体建模

的起始 s，

t，信息多路

，属于NP

之一【61】，此国内外学

取多目

网信息

程

：物

者形成了众多研究成果。随着算机运算能力的提

升和智能化算法的成熟完善，运用智能化解决

点

止

点

d，开

路形

始

信息的

刻

用

此

成

主流

”】。

式表示

：

只．d

(1)

文献[10】提出的基于BP神

息多路方法，利用神

控制器参数自校正，在保

网

的物网信

自学特点

点数目可控

2【0(％)，Iv,也(q)，⋯ ，k√(％一1))

网

式中：Vi表示多路

中的第i个点，t表示校

含

园物网信息脱离第f个点的刻，0‰表示

前提下

在于

了物网路径

消耗多，

化

以

取。方法的缺点

整的物

点i和汁l之的信息多路

路径数目。点离

开的

可表示

％=ts+

：

网

构。文献[11】在分析物网物品信息

源

址

。

(2)

(3)

定位原理模型的基上，提出基于概率算的构建

0=弓一1+du一．u(t— 1)+乞

物

网物品信息

源

址

，

次模型。方法的缺点

以描述物网的多特征

式中：。表示点的冲延，Ci表示点Vi

的等待延，d％u(t— 1)是点u在t 刻将数据

在于模型构造相

指

合估。文献[12】通构建最大化的安全和

至

点，的

延

，包括信息送延

和

最小化

索

的

束多目

化模型，采用

行求解。相比

路径

延

，

而信息的延代价建模

算法提出的束多目

而

如下：

言，

体

算法在解决最路径

束条件易

中，具有个

当

路

通

大于信息

延

：

建

、

异操作局部有效

(4)

(5)

cost‰．=q+以‰(q)

小于信息

的特点，更适合于校园物网信息多路

求解，但其算法也存在易陷入局部最陷阱和收

代数不可控的。本文以算法

法，借群算法中的信息素概念，将其引入

算法以

化

当

路

通

cost。心．=00

基

算

校园物网信息

中延代价可以表

了

示

：

控

异方向，

出信息素

构建

分，形成一衡量的量化

而

可控异，以此

法和理想点

(6)

costs d=q+∑‰(_)· 以‰(乃)

i=l

基

算法。以

以延代价

化参照的校园物网信息多

法

基

理想点法用以算多指

合

路

物

可表示

：

估

准。以物网信

息多路

法的各

的

仿真

果，明其相

算法具更快的收速度和更高的估分

象

了算

(7)

cos《m．+ind=t+min∑0q+．(q)· duu+．(t)

i=l

估指

和合分

智能化算法需要通随机匹配找到校园

准

网信息

的最佳路径。定

束条件如下：

平面空内的

，

解决网路径

化

提供可行方案。

(1)将校园物网映射

二

描述

点集合，所有嵌入式点的覆盖半径均相同。

(2) 点相位置与地理位置无关。

在校园物网信息

程中，合考降低

http：／／www．china-simulation．tom

· 1720·

万方数据

V01．31No．8

Aug．，2019

第31卷第8期

2019年8月

智勇，等：基于信息素

算法的校园物网信息多路

化

(3)

点

有

表明两个嵌入式

点

可

置的重；智能化部分利用智能化算法使随

机个体在空各位置游走，以探中的最

路径出。算法流程

空

通

，用

延

S(1，，)定

点

的

重。v

基于此，定

(1)路径度三(p)：用以衡量路径P的通

点数目，数目越多，路径越

网

路径的各

估指如下：

大

如

重位，并

l所示。

化最

网

。

(2)数据完整性W(p)：用以衡量路径P的信

息

完整情况，完整性越高，

网

定性越。

(3)能量消耗H(p)：用以衡量路径P的网

通信成本，成本越高，

网

信息

代价越高。

(4) 延 S(p)：用以衡量路径P的网

通

信

效性，延越高，

网

效性和定性越差。

可描述

：找网路径P。∈P，足：

rfflnL(pk)

maxW(pt)

rffxnH(pk)

rofinS(pk)

F(Pk)=minF

智能化算法用流程

(8)

(9)

Flow chart of

Fig．1

Intelligent optimization algorithm

2．1信息素

算法

其中，／4p)的

化

模型

：

算法构造

序列修路径走向，而通

路径；群算法角度，通

上的信息素度，使个体向最路径集中。两种

，以随机改个体的DNA

秀个体逼近最

路径

￡(p)=∑‰

数

W(p)用以描述路径

数据的完整性，通

切

思

修

学分析，数据完整性随点数目增加成几何

数降低，因此构建其

化

模型：

算法的思角度立，但化目

一，

算法

群

(10)

形(p)=叫兀‰

由于随机异的不可控性，致收效率低于

算法；但群算法的向性又使其易陷入局部最

解。本文在两种算法思路基上，构思以算法

，在路径上引入信息素度概念，通

路径信息素度影响个体的DNA 异方向，

短收代数和提升算法效率。具体算法

1：建立初始种群。本文定个体的数据

式中：K表示完整性常量参数。H(p)的

化

模型

：

基

H(p)：圭掣01)

f21

而

fuU+1

：

S(p)的

化

模型：

step

(12)

s(p)=q+∑fvl‰· di

构如表1所示。

表1 信息素

算法个体数据

构

2算法构建

Tab．1 Individual data structure of

pheromone genetic

!!曼竺 !墅

智能化算法用于网路径

要由向量空建立部分、

化部分成。向量空部分根据物

化

，主

寿命

合分DNA代

合

分部分、智能

网

入数据，

每条

寿命存个体参与繁殖的次数，寿命

5，超淘汰个体；分存个体所代表

映射

网

多

空

向量。

合

分部分

多

合

路径的定量估，并映射

空

位

http：f}Np㈣．china— simulation．com

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万方数据

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