电信技术论文_无线可充电传感器网络中的充电路
文章目录
1 引言
2 多辆多种充电小车的模型与问题描述
2.1 网络模型
2.2 问题描述
3 改进的鸽群算法和遗传算法的混合UPIOGA
3.1 PIOGA混合算法的基本思想
3.2 混合算法PIOGA中的遗传操作
3.2.1 编码
3.2.2 适应值函数和选择操作
3.2.3 交叉
3.2.4 变异
3.3 鸽群算法的改进
4 仿真实验及结果分析
4.1 场景和参数设置
4.2 实验结果
5 结论
文章摘要:在无线可充电传感器网络中,多充电小车路径规划是根据成本目标规划出最优充电路径的全局优化问题.针对该问题,仅仅考虑路径距离是不全面的.因此,本文提出将路径距离、充电时间和车辆成本组合为新的成本目标模型.同时,对于求解路径问题,采用改进的鸽群算法和遗传算法混合的方式求解.在鸽群算法中引入遗传算法的交叉变异操作,改善了最优解的质量,并且提出了基于自适应惯性权重的速度更新公式,以加快全局搜索的收敛速度.仿真实验表明,算法的混合克服了自身算法的不足.并且,改进后的混合算法实际充电成本更低.
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