26、无线传感器网络与云基帕金森病预测系统研究

无线传感器网络与云基帕金森病预测系统研究

无线传感器网络问题研究

无线传感器网络是研究的基础,要实现其最优维度建模,需考虑覆盖、容量和干扰等限制因素。

问题设定
  • 用户与接入点位置 :考虑在区域内随机分布的一组用户 (N),以及区域内 (M) 个可能的接入点位置(候选站点)。接入点的覆盖半径取决于其设备配置功率。
覆盖问题
  • 算法思路 :提出一种元启发式方法,用于覆盖二维区域,确定传感器点的潜在位置,使目标点达到 (k) - 覆盖,所有传感器为 (n) - 连接器。
  • 参数定义
    • 对于每个候选站点 (i),定义 (Z_i \in {0, 1}),值为 1 表示该候选站点为活跃站点。
    • 对于每个传感器 (u_j),定义 (Y_j \in {0, 1}),值为 1 表示该用户被至少一个候选站点覆盖。
  • 约束条件
    • (Y_j \leq \sum_{i = 1}^{M} \alpha_{i, j} Z_i) ,若没有活跃候选站点覆盖传感器,(Y_j) 必为 0。
    • (\frac{1}{N} \sum_{j = 1}^{N} Y_j \geq 0.9) ,表示至少 90% 的传感器被覆盖。
  • 目标函数
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良因,淘汰劣等因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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