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群智能优化及模拟算法研究与应用

张重毅  
【摘要】:本文深入研究了群智能模型、算法及其应用,在此基础上提出了一种基于Agent的CDA市场报价模型;基于遗传算法的无线传感器网络路由算法及基于AOC的无线传感器网络聚类算法。本文的主要研究工作如下: 1)构建动态CDA市场环境模型。通过对CDA市场模型的研究,提出了符合现实世界的动态CDA市场环境模型,进而将已有经典报价策略模型应用其中,比较经典模型在静态和动态环境中的表现。 2)在深入分析已有市场报价模型基础上,提出一种基于Agent的CDA市场报价算法,该算法根据历史交易序列及个体对未来市场的预测制定决策,同时能适应市场中的价格震荡,实验结果表明该算法能增加交易者的利润收入。 3)提出一种基于遗传算法的无线传感器网络路由算法。针对无线传感器网络拓扑结构易变特点,本文路由算法具有一定的自适应性,能降低数据收集的时间延迟,保证数据收集及时准确。 4)提出一种基于AOC的无线传感器网络聚类算法,利用自治Agent管理传感器节点及连接关系,Agent基于自身的视图进行聚类,无需集中控制策略,传感器节点通过得到的聚类结果进行通信及数据传输,能较大程度降低能耗,从而延长网络的生命周期。


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