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面向服务软件的部署优化问题是典型的NP难题.本文构建了基于性能改善的软件部署优化模型,设计了一种蚁群优化算法ACO-DO进行近似最优解的快速求解.该算法通过设计基于部署优化问题的启发式、改进部署方案的构建顺序、增加局部搜索过程实现蚁群算法求解效率的提升.通过不同规模的实例实验,验证了ACO-DO算法能够取得比现有的混合整数线性规划算法、蚁群算法和遗传算法更好的性能.
节点部署是传感器网络中的一个基本问题,其直接关系到整个网络的性能。但现有的传感器网络节点部署研究大多针对平面以及3D空间的场景,对于3D表面场景部署的研究较少,为此针对该场景研究传感器网络节点部署优化算法。首先通过数学微分几何方法对3D表面构建数学模型,然后通过质心Voronoi剖分对3D表面进行分区,提出一种误差函数来评价部署方法的优劣程度,最后通过仿真比较了该方法与其他表面部署方法的性能优劣,...
提出了一种基于改进蜂群算法的无线传感器感知节点部署优化方法,以网络覆盖率为目标函数,将传感器感知节点部署问题形式化为组合优化问题,并采用分层机制对基本蜂群算法进行改进。仿真实验结果表明,本方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署,并能降低网络能耗,提高网络的整体覆盖率。

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