分布式计算优化算法在煤矿无线监测网络中的应用
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更新于2024-09-02
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"煤矿井下工作面无线监测网络任务优化算法研究"
在现代煤矿安全生产中,无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)扮演着至关重要的角色,它们用于监测井下设备的工作状态、环境参数以及可能的安全隐患。然而,由于井下环境的特殊性,如通信干扰大、信号衰减严重,WSN面临着诸多挑战,尤其是处理实时性和复杂运算的需求。针对这些问题,研究人员阮殿旭和张晓光提出了一种创新的解决方案——基于分布式计算的任务调度优化算法。
该算法的核心是结合了鱼群算法(Fish Swarm Algorithm, FSA)和自适应基因算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA),旨在有效分配网络中的计算资源,确保任务能够及时并高效地完成。鱼群算法模拟了鱼类群体的行为,通过个体间的互动寻找全局最优解,而自适应基因算法则利用遗传进化原理,通过选择、交叉和变异操作来不断优化解决方案。
在分布式计算模型中,WSN的各个节点被视为计算单元,任务被拆分成多个子任务,分配给网络中的不同节点进行并行处理。这样既减轻了单个节点的压力,又提升了整体的计算效率。通过融合FSA和AGA,算法能够在复杂的网络环境中动态调整任务分配,确保每个节点的工作负载均衡,并且能快速适应环境变化。
仿真结果显示,这种优化算法具有显著的全局收敛性,即能够有效地找到接近最优的任务调度方案。此外,由于任务的分布执行,节点的利用率提高,从而延长了网络的生命周期,降低了网络维护成本,这对于深井环境下设备监测的可持续性和安全性具有重大意义。
"煤矿井下工作面无线监测网络任务优化算法研究"这项工作为解决井下WSN的实时计算难题提供了新的思路,不仅提升了数据处理能力,还增强了网络的稳定性和可靠性。这一方法的应用有助于实现更智能、更安全的煤矿自动化监控,对于推动煤矿行业的科技进步具有积极的影响。
2019-08-15 上传
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