群智能优化及模拟算法研究与应用

【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。