Power-Aware Anycast Routing in Wireless Sensor Network Exploiting Small World Effect

By considering energy-efficient anycast routing in wireless sensor network (WSN), and combining small world characteristics of WSN with the properties of the ant algorithm, a power-aware anycast routing algorithm (SWPAR) with multi-sink nodes is proposed and evaluated. By SWPAR, the optimal sink node is found and the problem of routing path is effectively solved. Simulation results show that compared with the sink-based anycast routing protocol (SARP) and the hierarchy-based anycast routing protocol (HARP), the proposed algorithm improves network lifetime and reduces power consumption.     

移动Ad Hoc网络中基于可靠传输的节能机制

随着移动Ad Hoc网络的应用日趋广泛,如何有效节省移动节点的能量,提高网络生存时间成为了难题.针对现有的节能协议和机制很少考虑链路误码率的问题,分析了在端到端重传机制和逐跳重传机制下的理想能耗,定义了新的链路代价函数.仿真结果表明使用该机制的路由协议具有较好性能,在数据传输可靠性和能耗之间达到有效的平衡.     

最小化网络总时延启发式遗传算法

路由选择算法是用于决定计算机网络每个结点输入的信息包应当从哪一个输出线路发送出去,以便使得某种指定的费用最小。提出了一种新的有效启发式遗传路由算法,以使网络总时延最小。该算法采用了启发式遗传路由方案,从而获得近似最优解。采用遗传算法的方法可以减少网络路由算法的运算规模,实现逐步求解。与其他已知类似算法相比较,该算法具有较小的时间复杂性。     

Reliable routing algorithm in marine ad hoc networks

A routing algorithm called DNH for increasing efficiency of mobile ad hoe network is presented, which is based on a new cflteflon called TSS (Temporarily Steady State), combining with wireless transmission theory that makes networks topology correspondingly stabilization. Also the DNH algorithm has the characteristics of giving up queuing in a node, but selecting another idle node instead of the node for forwarding data packets if the node has a full throughput. Simulation evaluation shows that selecting another node is better than queuing in a full throughout node if some conditions are satisfied, especially during a sea battle, every warship in ad hoe network wants to contest time and increase propagation reliability. The DNH algorithm can help decrease routing time, and raise efficiency of marine ad hoe networks.     

Overview of intelligent ship route optimization methods北大核心CSCD

智能船舶航线优化在学术界和工业界均受到越来越多的关注。针对智能船舶航线优化问题,从航线设计方法和航线优化算法这2个层面,分别阐述各种设计方法和优化算法的特点。结合近5年来的最新研究成果,在分析国内外智能船舶航线优化技术发展现状的基础上,将航线设计方法归纳为3种,即基于气象数据的航线优化、基于油耗模型的航线优化以及基于航线库或航路点库的航线优化,剖析其技术内涵及应用情况;深入分析改进的等时线法、动态规划法、图形搜索算法、智能算法、人工智能和机器学习算法的特性及不足,总结归纳将各类算法应用于智能船舶航线优化时存在的主要问题。最后,简要展望智能船舶航线优化的发展趋势,为未来在该领域的研究提供一定的思路。     

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在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性，建立了以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型，并构造了求解该模型的单亲遗传算法，通过实例对模型求解，结果表明，该算法是很有效的。     

带时间窗的混和车辆路径问题的优化算法研究

文章针对带时间窗约束的混合车辆路径问题的特点,建立了带时间窗的混合车辆路径问题的数学模型,并设计了变邻域禁忌搜索算法对该问题进行求解。通过标准算例测试及与现有文献计算结果的比较,验证了该算法的有效性。     

半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境. 结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解. 算例对比分析结果表明：半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.     

物流配送车辆路径问题多代竞争遗传算法

针对遗传算法在解决车辆路径问题时效率较低的缺点,将寿命和年龄的概念引入遗传算法,提出了多代竞争遗传算法.每次通过遗传或变异更新一定数量的个体,对于个体按其年龄和寿命决定其是否留在下一代种群中,或终止其生命.通过这种方式,增加了较优秀个体在种群中的存活时间,加大了其繁殖几率和优秀基因被子代个体继承的概率.并应用算法对实际算例进行了测算,取得较满意结果.多代竞争遗传算法对其他优化问题同样适用.     

带软时间窗车辆路径问题及禁忌搜索算法

考虑不同容量和运输成本的多车型车辆,建立容量限制和软时间约束,并以最小化车辆在路段上的运输量和该路段的长度乘积为目标的数学模型,给出求解该问题的禁忌搜索算法。在算法中考虑使用车辆最少的插入算法生成初始解。最后,通过仿真算例,检验模型和算法的有效性。