基于矩形分区覆盖的节点确定部署策略
基于矩形窗口分区编码的圆形裁剪新算法
基于矩形窗口分区编码的圆形裁剪新算法王蕊;阎晓敏;唐棣【摘要】裁剪是计算机图形学中基本问题之一,其核心问题是效率问题,而矩形窗口是常用的裁剪边界.在分析现有圆裁剪算法的基础上,提出了基于矩形窗口分区编码的圆裁剪算法,首先根据圆的八分对称性求出圆周的关键点,然后按规则进行编码,从而判断圆与矩形窗口的相交关系,并对圆进行相应的裁剪输出.实验结果表明,该算法减少了复杂运算的次数,避免了多余的无用计算,具有较高的运算效率.【期刊名称】《辽宁大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(038)002【总页数】4页(P177-180)【关键词】矩形窗口;编码;圆形;裁剪;计算机图形学【作者】王蕊;阎晓敏;唐棣【作者单位】辽宁师范大学,计算机与信息技术学院,辽宁,大连,116029;沈阳音乐学院大连校区计算机教研组,辽宁,大连,116650;辽宁师范大学,计算机与信息技术学院,辽宁,大连,116029【正文语种】中文【中图分类】TP311.520 引言在计算机图形处理系统中，裁剪是一项经常而必需的操作，其原理是在一个窗口内显示一个大画面的局部内容，窗口内的内容得以显示，窗口外的内容被裁剪去除.但受当前显示屏和鼠标指针操作的限制，常用的裁剪窗口多为矩形［1］.基于矩形窗口的线裁剪［2，3］和多边形裁剪已有许多经典算法，如 Cohen—Sutherland 算法［4］、中点分割算法［5］、梁—Barsky 算法［6］，Sutherland—Hodgon［1］算法以及 Nicholl—Lee—Nicholl算法［7］等.而在实际应用中，圆形裁剪的操作也十分普遍，如二维动画的设计、机械构件的检测、机器人运动学等，由于圆属于二次曲线，因此，采用原始的类圆形逼近生成的裁剪算法将会造成复杂的计算和较低的效率.为此，一些学者对圆形裁剪进行了研究，提出了相应的算法，如:文献［8］提出的基于矩形窗口的圆曲线裁剪算法，利用坐标变换的原理对圆形进行空间预处理，得到裁剪结果;文献［9］提出的任意多边形的圆形裁剪算法，以单条直线与圆形相交的计算为基础，将圆形分段为圆弧进行裁剪.现有的算法都能对圆形进行有效的裁剪，但从裁剪复杂度与算法实用性的角度来考察都存在一些局限.本文提出一种基于矩形窗口编码的圆裁剪算法，采用矩形分区编码的方法［1，10～12］进行圆形位置以及圆与矩形窗口相交情况的判定，快速完成矩形窗口对圆的裁剪，实验结果证明了本方法的有效性.1 矩形窗口与圆形的位置判断在二维平面空间中，圆与矩形的相交情况共有五种:(1)无交点:圆在矩形窗口外或圆全部在矩形窗口内，如图1－a;(2)有2n个交点(1≤n≤4):有n段圆弧裁剪结果，如图1－b，c，d，e(以圆心在矩形内部为例);由于圆属于二次曲线，与矩形的相交情况较为复杂，且圆并不一定与矩形四个边界都有相交，因此，为避免因无相交边的求交运算而产生多余的操作，本方法对圆与矩形的相交情况进行了编码预处理:首先，根据圆的八分对称性求出圆的八个关键特征点，再根据特征点的编码结果快速判断圆与矩形的相交情况，从而为裁剪提供依据.图1 圆与矩形的相交情况示例(a.圆与矩形无交点;b.圆与矩形有2个交点;c.圆与矩形有4个交点;d.圆与矩形有6个交点;e.圆与矩形有8个交点)1.1 圆形关键点圆形在几何上具有完全对称的特性，其中八分对称的计算较简单，可以由一个点同时计算出其他七个点，且能完整地表达圆，因此，本方法选用圆周上0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°八个角度的点作为圆的特征点，记为(xi，yi)，其中i∈［1，8］，将其作为接下来分区编码、判断是否相交的基础.1.2 矩形窗口分区编码设矩形窗口两个对角的顶点坐标为(xa，ya)、(xb，yb)，其中xa≤xb、ya≤yb.将矩形窗口的边界延长成直线，则把二维平面分成九个区域，本方法规定:每个区域对应一个四位编码，编码意义如下(以二进制形式自右向左给出，如图2):第0位:若点在窗口下边界的下方(即yi＜ya)，则为 1，否则为 0，记为 B［i］;第1位:若点在窗口上边界的上方(即yi＞yb)，则为1，否则为0，记为 U［i］;第2位:若点在窗口右边界的右方(即xi＞xb)，则为1，否则为0，记为 R［i］;第3位:若点在窗口左边界的左方(即xi＜xa)，则为 1，否则为 0，记为 L［i］;图2 窗口分区编码根据编码规则，圆周的每个关键点都具有一个对应的四位二进制编码，该圆则具有八组二进制编码.对圆与矩形各种相交情况下圆的八组编码进行统计可以得出规律，即:(1)将八组编码按照对应位求和，可得到SUM(B)、SUM(U)、SUM(R)、SUM(L)，再将四个算术和中非零的数字求乘积，其奇偶性决定了圆与矩形是否相交;(2)算术和中非零数字对应的位决定了圆与矩形具体相交的边.通过圆形关键点在矩形窗口分区中的编码统计，可以快速判断圆与矩形不相交的情况;在相交的情况下亦可快速判断相交边，从而避免了无用的求交运算.2 基于矩形窗口的圆裁剪算法及实现前文介绍了根据矩形窗口分区编码进行的快速判断，判断结果包括圆是否与矩形相交以及具体相交的边界位置，接下来对此结果进行进一步判断以得到最终的裁剪结果:设圆心坐标为(x0，y0)，半径为 r.(1)若圆与矩形无交点，判断(x0，y0)与(xa，ya)、(xb，yb)的关系，若 xa＜x0＜xb且 ya＜y0＜yb，则圆全部在矩形窗口内，裁剪输出整圆，否则，圆全部在矩形窗口外，输出整个矩形窗口;(2)若圆与矩形有交点，分别判断交点是否在算术和非零的边上，进一步去除没有相交的“伪边”，在真实相交边上求交点，输出边界内圆弧.2.1 算法框架按照上述原理，可以得出本方法的基本框架，如图3所示.图3 算法框架2.2 算法的描述与实现根据上述基本框架，可以得出算法具体的实现步骤:Step1:输入矩形对角顶点坐标(xa，ya)、(xb，yb)，圆心坐标(x0，y0)，半径 r;计算圆周上0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°八个角度的特征点Pi(xi，yi)，i∈［1，8］;Step2:按规则对Pi进行编码，分别按位存入数组 E(j)，j∈［1，4］，并分别求算术和 SUM(j)(E(j)为上文提到的 B［i］、U［i］、L［i］、R［i］的集体数组表示); Step3:求SUM中非零数的乘积M，若M是偶数，转Step4;否则，其中非零数对应的可能是相交边，转Step5;Step4:若xa＜x0＜xb且 ya＜y0＜yb，输出整圆，转Step6;否则，输出整个矩形窗口，转Step6;Step5:分别求圆心(x0，y0)与非零数对应边的距离 d1、d2，并使d1≥d2，若d1 ＞r，则是真实相交边，求出圆与边界交点，输出边界内的圆弧，转Step6;否则，则是“伪边”，转Step5继续判断;若非零数对应边均为“伪边”，输出矩形窗口，转Step6;Step6:结束退出.3 结果分析与总结本文从实际应用的角度出发，以符合显示标准的矩形窗口对特殊图形——圆形进行裁剪的方法进行了分析研究，将矩形窗口的边界延长，对分出的每个区域进行二进制编码，从而在较低运算量的前提下完成了圆与矩形相交关系的快速判断，并为进一步求交点、裁剪等后续工作提供了数据;在接下来的裁剪过程中，对每条非零数对应边进行二次相交判定，从中去除“伪边”以及“全伪边”，而对于真实相交边则可以快速地完成求交点及圆弧段输出的操作.与文献［8］的算法进行比较，本文方法在前期通过分区编码的预处理分析了圆与矩形相交的可能情况，预先得到了对于相交情况以及裁剪形式的规定，可以不必对每条边都进行相交的判断，因而计算量少、算法简单，不存在误判的情况，具有较好的稳定性;在裁剪过程中，本文方法根据预先的筛选结果来确定相交的边界，可以快速有序地进行求交点和裁剪输出，避免了多余的无用计算(算法具体对比如表1、表2所示).因此，本文方法复杂度低、执行速度快，能够有效地应用于实际的裁剪操作中.当然，本文方法只考虑了圆形的完全对称特性，而未利用矩形的中心对称特性.接下来的工作将进一步研究矩形的对称性对于裁剪的意义以及在裁剪具体环节中的应用.表1 本文算法与文献［8］算法复杂度对比注:表1中以N个圆与矩形相交的情况为例减法乘法判断开平方文献［8］算法 12N次 2N次 12N次 3N次加、本文算法 10N次 N次 9N次 3N次表2 本文算法与文献［8］算法的裁剪过程对比求交点过程文献［8］算法是否预处理是否各边都需计算与判断个数分别处理本文算法是.平移预处理，使矩形中心与圆中心重合是按照与边的交点是.分区编码，提前确定相交边否.只需处理编码结果中判断出的相交边交点计算简单，按序记录，便于输出裁剪结果参考文献:【相关文献】［1］何援军.计算机图形学［M］.北京:机械工业出版社，2006，1.［2］余加红，邹稳纯.采用动态基线的矩形窗口的裁剪算法［J］.工程图学学报，2007，4:36 －39.［3］彭艳莹，陆国栋，李基拓，王进.基于包围盒编码的三维线段裁剪新算法［J］.计算机辅助设计与图形学学报，2003，11.［4］Newman W.M.，Sproull R.F..Principles of Interactive computer graphics［M］.New York:McGraw －Hill，1979:chapter5.［5］Sproull R.F.，Sutherland I.E..Aclipping diliver［M］.In:FallJointComputerCon.1968，Washington:Thompson Books，765 －775.［6］Liang Y.D.，Barsky B.A..A new concept and method for line cipping［C］.ACM Trans.On Grphics，1984(3):1－22.［7］Nicholl T.M.，Lee D.T.，Nicholl R.A..An efficient new algorithn for 2－D line cipping:Its development and analysis［J］.Computer ＆ Graphics，1987，21(4):253－263. ［8］孙岩，唐棣.矩形窗口的曲线裁剪算法［J］.计算机应用与软件，2003，20(5):35 －36，56. ［9］杭后俊，孙丽萍.任意多边形窗口的圆裁剪算法［J］.计算机技术与发展，2009，19(5):235 －241.［10］陆国栋，邢军伟，谭建荣.基于多重编码技术的圆形窗口线裁剪算法［J］.计算机辅助设计与图形学学报，2002，14(12):1133 －1137.［11］彭欢，陆国栋，谭建荣.基于端点与交点编码的矩形窗口多边形裁剪新算法［J］.工程图学学报，2006，4.［12］何陈祺，陆国栋，谭建荣.基于编码与分类技术的任意多边形裁剪新算法［J］.工程图学学报，2003，21.。
多个矩形覆盖问题算法
多个矩形覆盖问题算法一、问题描述多个矩形覆盖问题是一种常见的计算机科学问题，涉及到对一组矩形区域的优化覆盖。
具体来说，给定一组矩形区域，我们需要找到一种最优的覆盖方式，使得覆盖的总面积最小。
这个问题在许多实际场景中都有应用，例如在计算机视觉、图形学、游戏开发等领域。
二、算法思路解决多个矩形覆盖问题的关键在于找到一种最优的覆盖策略，使得覆盖的总面积最小。
我们可以使用以下思路来解决这个问题：1. 空间划分：将问题分解为两个部分：搜索和空间划分。
搜索部分用于找到最优的矩形覆盖方案，空间划分部分则用于优化搜索效率。
2. 空间划分策略：根据矩形的形状和大小，采用不同的策略进行空间划分。
例如，可以使用网格划分法、层次遍历法等。
3. 搜索算法：采用启发式搜索算法，如深度优先搜索、A*搜索等，来寻找最优的矩形覆盖方案。
同时，可以利用剪枝函数等技巧来避免无效搜索，提高搜索效率。
4. 动态规划：在某些情况下，可以使用动态规划算法来优化搜索过程，避免重复计算，提高算法效率。
三、算法实现下面是一个基于深度优先搜索和剪枝函数的多个矩形覆盖问题的算法实现示例：1. 初始化：创建一个空的矩形集合，并设置一个最小值变量minArea为正无穷大。
2. 进入循环，直到所有矩形都被处理完毕：a. 对于每个待处理的矩形rect，进行以下操作：i. 计算当前矩形rect的面积area。
ii. 如果area小于当前最小值minArea，则将minArea更新为area，并将当前矩形rect添加到已处理矩形集合中。
iii. 使用深度优先搜索或A*搜索算法，寻找可以与当前矩形rect重叠的最小面积矩形（称为父矩形）。
iv. 如果父矩形rect已存在于已处理矩形集合中，则跳过此次搜索；否则，更新父矩形rect的位置和面积信息，并将其添加到已处理矩形集合中。
b. 返回minArea作为结果。
四、算法优化在实际应用中，可以通过以下方法对上述算法进行优化：1. 使用空间索引结构（如Kd树、B树等）来加速矩形之间的碰撞检测和重叠判断。
NSA网络中NR覆盖功能部署策略
2021年第01期43NSA 网络中NR 覆盖功能部署策略范芳芳中国联合网络通信有限公司石家庄市分公司，河北 石家庄 050000摘要：本文以电联共建NSA 网络为背景，通过NR 覆盖锚点优先和迁回原理的阐述，从实际案例入手，分析NR 覆盖的部署机制，剖析NR 覆盖功能的部署策略。
优化NR 覆盖部署策略能够保护承建方锚点资源，完善共建共享功能，从而提升用户感知。
关键词：移动网络优化；电联NSA 网络；NR 覆盖功能部署中图分类号：TN929.51 NR 覆盖功能部署的背景时代不断进步，科技发展日新月异，各种资本进入通信领域，使得通信领域的竞争日益激烈。
频谱资源越来越稀少，成本的压力越来越大，业务不断扩展对连续覆盖的要求也越来越高，这一切推动了运营商想出各种办法不断降低运营成本，以期提升品牌的竞争力，共建共享在此时应运而生。
共建共享在5G 建设、打造精品区域等方面实现了高效5G 网络覆盖，对提升资产运营效率、网络收益提升和增强5G 网络的市场竞争力有非常重要的作用。
电信和联通双方合作共同建设5G 网络，通过相互合作建设5G 网络的策略，能够很好地降低成本，包括在5G 运行维护和网络建设等方面的资本投入，对5G 连续广域覆盖的服务能力提升有很大作用。
在NSA 网络实际应用过程中，使用方5G 用户通过锚点优选切换至承建方共享4G 锚点，在5G 弱覆盖区域或者无覆盖区域，仍驻留在4G 锚点小区，并占用承建方锚点资源［1］。
NR 覆盖锚点优先和迁回，是对NR 覆盖进行判断，再决定是否进行锚点优选或者触发迁回使用。
该机制是对承建方锚点资源的一种保护机制，是对NR 共建共享功能的一种完善，能够提升用户感知的功能。
2 电联NSA 网络的概述2019年9月9日，中国电信与中国联通签署《5G 网络共建共享框架合作协议书》，电联在全国范围内分区合作共建一张5G 接入网络。
电联，即中国电信和中国联通基于这一协议下合作共建共享5G 网络的公司主体简称。
无线传感器网络的节点部署策略
无线传感器网络的节点部署策略无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量分布式无线传感器节点组成的网络。
这些节点具有感知、处理和通信能力，可以收集、处理和传输环境信息。
节点的部署策略是构建高效可靠的无线传感器网络的关键。
节点部署策略的目标是实现最大的覆盖范围、最小的能量消耗，以及网络的可靠性和效率。
节点的部署位置取决于具体的应用场景和网络需求。
下面将介绍几种常见的节点部署策略。
首先是全覆盖部署策略。
全覆盖部署是指在感兴趣的区域内布置足够数量的传感器节点，以实现对整个区域进行监测和采集数据。
这种部署策略适用于需要对整个区域进行全面覆盖的应用，如环境监测、灾害预警等。
在全覆盖部署中，节点的密度应根据应用需求和环境特点进行合理配置，以实现最佳的网络覆盖率和能量利用效率。
其次是目标探测部署策略。
目标探测部署是根据目标物体或事件的特性，在感兴趣区域内部署一定数量的节点。
这些节点通过感知目标的变化以及相邻节点的协作，实现对目标的探测和跟踪。
目标探测部署策略适用于需要针对特定目标进行监测和采集数据的应用，如视频监控、室内导航等。
在目标探测部署中，节点的密度和分布应根据目标的运动特性和环境的障碍物进行合理配置，以实现对目标的准确跟踪和数据采集。
第三是边界监测部署策略。
边界监测部署是在感兴趣区域的边界线上部署节点，对外界环境进行监测和防御。
这种部署策略适用于需要对外界环境进行安全监测和预警的应用，如边境防御、安全巡逻等。
在边界监测部署中，节点的密度和位置应根据边界线的特点进行合理配置，以实现对边界的有效监测和防御。
此外，还有随机部署策略和适应性部署策略。
随机部署是指将节点随机地部署在感兴趣区域内，适用于节点部署位置不太敏感的应用。
适应性部署是根据环境的特点和任务的需求，动态地调整节点的位置和密度。
适应性部署策略可以根据网络的实时状态和环境的变化，自适应地优化节点的部署位置，以实现最佳的性能和能量利用效率。
云计算中的边缘计算节点选择与部署优化
云计算中的边缘计算节点选择与部署优化边缘计算是云计算发展的重要分支，在物联网和移动互联网的背景下得到了广泛的应用。
它的核心思想是将计算资源和数据处理能力下移到距离用户更近的边缘设备上，以提供更低的延迟和更高的带宽。
在边缘计算网络中，边缘计算节点的选择和部署是非常重要的，它关系到整个系统的性能和效益。
本文将探讨云计算中的边缘计算节点选择与部署优化的问题。
一、边缘计算节点选择边缘计算节点选择主要考虑以下几个因素：1.1 距离：边缘计算节点要尽可能靠近最终用户，以减少传输延迟。
因此，选择距离用户更近的节点是比较明智的选择。
1.2 资源容量：边缘计算节点的资源容量要足够满足用户需求。
资源包括计算能力、存储容量和带宽等。
根据用户的需求，选择资源容量适合的节点是很重要的。
1.3 可靠性：边缘计算节点的可靠性是指节点的稳定性和可用性。
选择可靠性较高的节点可以提高系统的可靠性和稳定性。
1.4 成本：节点的选择也要考虑成本因素。
成本包括硬件设备的价格、能源消耗和维护成本等。
选择成本较低的节点可以降低系统的总成本。
二、边缘计算节点部署优化边缘计算节点部署优化主要考虑以下几个问题：2.1 节点位置：节点的位置决定了边缘计算网络的拓扑结构。
根据用户分布和网络拓扑，选择合适的节点位置能够提高系统的性能。
2.2 网络拓扑：在边缘计算网络中，节点之间的连接方式对系统性能有很大影响。
选择合适的网络拓扑结构，可以减少通信延迟和网络拥塞。
2.3 负载均衡：边缘计算网络中的节点负载均衡是一个关键问题。
合理调度任务，使得各个节点负载均衡，能够提高整个系统的效率和性能。
2.4 容灾备份：为了提高系统的可靠性，边缘计算节点的容灾备份也是非常重要的。
通过备份节点，可以在主节点故障时继续提供服务，保证系统的连续性和稳定性。
三、边缘计算节点选择与部署实践案例为了更好地理解边缘计算节点选择与部署优化的问题，下面以某边缘计算网络为例进行讲解。
在某物联网项目中，为了提供低延迟的服务，选择了距离用户较近的边缘计算节点。
基于虚拟力的LoRa浮标网络覆盖优化算法
收稿日期：２０１９ ０６ ２０；修回日期：２０１９ ０８ １３ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１７０１２９９）；上海市科委科研项目（１８０４０５０１７００） 作者简介：刘侠（１９７８ ），女，四川江油人，讲师，硕导，博士，主要研究方向为海上无线通信新技术；郑建道（１９９２ ），男（通信作者），安徽阜阳人，硕士研究生，主要研究方向为ＬｏＲａ无线通信技术（５９９４９３３８６＠ｑｑ．ｃｏｍ）；吴华锋（１９７６ ），男，福建人，教授，博导，博士，主要研究方向为计算机、通信与网络的基础理论及其在海事领域的应用；张倩楠（１９８８ ），女，吉林人，博士研究生，主要研究方向为无线传感网络．基于虚拟力的ＬｏＲａ浮标网络覆盖优化算法刘 侠，郑建道 ，吴华锋，张倩楠（上海海事大学商船学院，上海２０１３０６）摘 要：无线传感网络（ＷＳＮ）节点部署问题是目前无线传感网络应用研究的关键点。
针对传统网络节点部署存在收敛速度慢、全局优化性能不强、感知角度受限的问题，提出一种虚拟力导向的全向感知覆盖算法（ＶＦＯＰＣＡ）。
该算法在传统虚拟力算法的基础上提出热点区域与节点间的受力模型，并采用０／１圆盘覆盖模型，对网络节点部署作进一步优化。
实验仿真表明，虚拟力导向的全向感知覆盖算法能快速有效地实现网络节点全局优化部署，与ＶＦＡ、ＤＡＣＱＰＳＯ等全向感知模型算法相比，该算法覆盖程度更好、收敛速度更快、能耗程度更低。
关键词：无线传感网络；０／１圆盘覆盖模型；ＶＦＯＰＣＡ；热点区域中图分类号：ＴＰ３９３．０７ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１ ３６９５（２０２０）１２ ０５１ ３７６８ ０５ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ３６９５．２０１９．０６．０３０２ＬｏＲａｂｕｏｙｎｅｔｗｏｒｋｃｏｖｅｒａｇｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｖｉｒｔｕａｌｆｏｒｃｅＬｉｕＸｉａ，ＺｈｅｎｇＪｉａｎｄａｏ，ＷｕＨｕａｆｅｎｇ，ＺｈａｎｇＱｉａｎｎａｎ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｒｃｈａｎｔＭａｒｉｎｅ，ＳｈａｎｇｈａｉＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１３０６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＷＳＮｎｏｄｅｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔｐｒｏｂｌｅｍｉｓｔｈｅｋｅｙｐｏｉｎｔｏｆｃｕｒｒｅｎｔｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈ．Ｆｏｒｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｎｅｔｗｏｒｋｎｏｄｅｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ，ｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄｉｓｓｌｏｗ，ｔｈｅｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｓｎｏｔｓｔｒｏｎｇ，ａｎｄｔｈｅｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎａｎｇｌｅｉｓｌｉｍｉｔｅｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｖｉｒｔｕａｌｆｏｒｃｅ ｏｒｉｅｎｔｅｄｏｍｎｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｃｏｖｅｒａｇｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＶＦＯＰＣＡ）．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｖｉｒｔｕａｌｆｏｒｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｐｒｏｐｏｓｅｄｔｈｅｆｏｒｃｅｍｏｄｅｌｂｅｔｗｅｅｎｈｏｔｓｐｏｔｒｅｇｉｏｎａｎｄｎｏｄｅ，ａｎｄａｄｏｐｔｅｄｔｈｅ０／１ｄｉｓｃｃｏｖｅｒｍｏｄｅｌｔｏｆｕｒｔｈｅｒｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｎｏｄｅｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｖｉｒｔｕａｌｆｏｒｃｅ ｏｒｉｅｎｔｅｄｏｍｎｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｃｏｖｅｒａｇｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｑｕｉｃｋｌｙａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｎｅｔｗｏｒｋｎｏｄｅｓ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｍｎｉｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｍｏｄｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｓｕｃｈａｓＶＦＡａｎｄＤＡＣＱＰＳＯ，ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｈａｓｂｅｔｔｅｒｃｏｖｅｒａｇｅ，ｆａｓｔｅｒｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅａｎｄｌｏｗｅｒｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＳＮ）；０／１ｄｉｓｃｃｏｖｅｒｍｏｄｅｌ；ＶＦＯＰＣＡ；ｈｏｔｓｐｏｔｒｅｇｉｏｎ０ 引言无线传感网络（ＷＳＮ）是一种综合数据感知、采集、数据融合处理和传输集一体的无线多跳自组网络（ｍｕｌｔｉ ｈｏｐｓｅｌｆ ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋ）。
改进多目标蚁狮算法的WSNs节点部署策略
改进多目标蚁狮算法的WSNs节点部署策略
张浩;覃涛;徐凌桦;王霄;杨靖
【期刊名称】《西安电子科技大学学报》
【年(卷),期】2022(49)5
【摘要】针对无线传感网络节点部署中需要均衡覆盖率、连通度、节点数目等问题,构建了最低覆盖率与节点间连通性为约束条件的多目标节点部署模型,利用Pareto最优解集的思想,提出了一种基于改进多目标蚁狮算法的节点部署策略。
首先,使用Fuch混沌映射初始化种群,以增加种群的多样性,同时引入自适应收缩边界因子改善算法易陷入局部最优的缺点;然后,利用时变策略对蚂蚁位置扰动以增强算法的寻优能力;再后,通过测试函数与其他多目标算法进行对比分析,结果表明改进后的算法在不同的测试函数上均能获得最小的世代距离与反向世代距离值,验证了所提策略的有效性;最后,将改进多目标蚁狮算法应用于无线传感器网络多目标节点部署中。
仿真结果表明,相对于其他几种多目标算法,改进多目标蚁狮算法能有效解决无线传感器网络节点的多目标优化部署问题,提高了监测区域覆盖率与连通性,并为决策者提供更多可行解。
【总页数】13页(P47-59)
【作者】张浩;覃涛;徐凌桦;王霄;杨靖
【作者单位】贵州大学电气工程学院;贵州省互联网+协同智能制造重点实验室【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.改进灰狼优化算法在WSN节点部署中的应用
2.基于改进的微粒群算法的WSN 节点部署策略
3.改进的PSO动态WSN节点部署算法
4.基于多目标优化的WSNs 节点优化部署算法
5.基于多目标优化的WSNs节点优化部署算法
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5G承载网专业试题-160题
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[5G承载网操作维护与故障处理]5G承载网面临的关键需求，不包括
单选
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