动态多策略差分演化算法及其在无线传感器网络能量分配优化中的应用

项目名称： 动态多策略差分演化算法及其在无线传感器网络能量分配优化中的应用

项目编号： No.61203307

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 龚文引

作者单位： 中国地质大学（武汉）

项目金额： 25万元

中文摘要： 差分变异策略对差分演化算法的性能具有十分重要的影响，但是针对所求解的问题选择最优策略是很困难的。能量分配优化是无线传感器网络（WSN）设计中核心问题之一。为了提高差分演化算法的性能，并把改进算法有效应用于WSN 能量分配优化中，本项目拟把学习自动机理论与差分演化算法有效结合，研究多策略自适应选择差分演化算法，并利用改进算法求解WSN能量分配优化问题。我们将重点对以下四个关键内容进行系统研究：（1）有效平衡适应值改进和多样性改变的信度分配方法；（2）基于学习自动机的快速策略选择技术；（3）动态策略库管理技术；（4）求解能量分配优化昂贵计算问题的高效优化技术。项目所得到的研究成果一方面能改进差分演化算法的性能，为演化算法多策略、多算子自适应选择研究提供示例，另一方面能为求解WSN能量分配优化问题提供有效的优化技术，因而在差分演化算法的改进与应用研究上具有十分重要的理论意义和应用价值。

中文关键词： 差分演化算法；无线传感器网络；机器学习；数值优化；

英文摘要： The influence of differential mutation strategy is very imporant to differential evolution (DE). However, the choice of the best strategy is crucial and difficult for a specific problem. In addition, optimal power allocation is one of the core issues in d

英文关键词： Differential evolution；wireless sensor network；machine learning；numerical optimization；