煤矿工作面定位网络优化：GGS算法提升传输性能

"面向煤矿工作面的定位无线传感器网络传输性能优化" 本文主要关注的是煤矿工作面定位无线传感器网络(PWSN)的传输性能优化问题。在煤矿等复杂环境中，PWSN面临着端到端时间较长、丢包率高的挑战，这直接影响到矿井的安全监控和生产效率。为了解决这些问题，作者提出了一个名为保障贪婪调度（GGS）的算法。 GGS算法结合了两种优化策略：粒子群优化(PSO)算法和贪婪算法。首先，通过PSO算法对网络中的报文种群进行有序化处理，确保报文的有序传输，从而提高网络的保障性。其次，应用贪婪算法来处理网络服务请求，形成一种多层次、迭代优化的服务调度机制，旨在提升报文种群的质量，减少丢包。最后，借助PSO变异算法对种群进行动态检查和更新，以寻找最优解，确保网络性能的最优化。 与传统的文化基因算法(MA)和差分进化人工蜂群(DE-ABC)算法相比，GGS算法在保持较低丢包率的同时，显著缩短了报文的传输时间，从而提升了整个网络的性能。仿真实验结果证实了GGS算法的有效性，它在实际应用中有望改善煤矿工作面的定位无线传感器网络的稳定性和可靠性，对于保障矿工安全和提高生产效率具有重要意义。 该研究属于行业研究领域，特别是针对工业环境下的无线传感器网络优化，对于其他类似环境（如危险或远程监测场合）的无线通信系统也有一定的参考价值。通过深入理解并应用GGS算法，可以为设计高效、可靠的无线传感器网络提供新的思路和技术支持。