国家自然科学基金(61202440F020809)
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- 基于改进GBMO算法的面向故障诊断的节点部署
- 2013年
- 针对以往传感器节点部署方法未考虑节点部署对于其故障诊断的影响,提出了一种基于改进分子布朗运动优化算法(gases Brownian motion optimization,GBMO)并能实现故障诊断的节点部署方法。定义了故障诊断的节点部署数学模型。对基本GBMO算法进行改进,为各分子分配学习自动机(learning automation,LA),使得各分子具有学习能力,能自适应地在每轮迭代中选择最优动作即布朗运动或混沌旋转运动,更快地获取全局最优解。定义了基于改进GBMO算法对节点进行部署的具体算法。仿真结果表明,IGBMO算法能有效地实现监测区域的节点部署,且与GBMO方法和CPLEX方法相比,具有可诊断节点数多、节点部署速度快和网络覆盖率高等优点,具有很强的可行性。
- 任红建张志祥
- 关键词：故障诊断最优解
