SN覆蓋】一種新型NSGA多目標(biāo)優(yōu)化策略的增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)啟用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化Matlab仿真對(duì)比NSGAII和MOPSO)
?作者簡介熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者擅長畢業(yè)設(shè)計(jì)輔導(dǎo)、數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁Matlab科研工作室 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學(xué)建模資料個(gè)人信條做科研博學(xué)之、審問之、慎思之、明辨之、篤行之是為博學(xué)慎思明辨篤行。 內(nèi)容介紹1 引言無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN是由一組空間上分散的傳感器節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)這些節(jié)點(diǎn)通過無線通信技術(shù)相互連接 [1]。如圖 1.1 所示傳感器節(jié)點(diǎn)亦稱“mote”是一種電子設(shè)備其組成包括處理器、存儲(chǔ)單元、收發(fā)器模塊、單個(gè)或多個(gè)傳感器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC以及電源通常為電池該節(jié)點(diǎn)還可選配定位單元和/或移動(dòng)單元。傳感器節(jié)點(diǎn)利用其內(nèi)置傳感器來測(cè)量周圍環(huán)境中的實(shí)時(shí)狀態(tài)變化。這些測(cè)量值經(jīng) ADC 單元轉(zhuǎn)換為相對(duì)電信號(hào)隨后由節(jié)點(diǎn)的處理器進(jìn)行處理。通過其收發(fā)器該節(jié)點(diǎn)可將處理器生成的數(shù)據(jù)無線傳輸至其他節(jié)點(diǎn)和/或某個(gè)選定的匯聚節(jié)點(diǎn)稱為“基站”。如圖 1.2 所示基站利用接收到的數(shù)據(jù)既能對(duì)所屬的 WSN 實(shí)施監(jiān)控與控制也能將相關(guān)信息傳輸給人類用戶和/或其他網(wǎng)絡(luò)。傳感器節(jié)點(diǎn)的能源、網(wǎng)絡(luò)通信帶寬及計(jì)算能力通常均為有限資源因此在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSNs中無法始終保證其覆蓋范圍的可持續(xù)性。我們通過平衡能耗來延長網(wǎng)絡(luò)壽命同時(shí)保持較低的網(wǎng)絡(luò)擁塞——這一問題至關(guān)重要可建模為一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)MOP[2,3,4]。解決具有兩個(gè)或多個(gè)相互沖突的優(yōu)化目標(biāo)的MOP問題的目標(biāo)是計(jì)算帕累托前沿的近似解。MOP問題應(yīng)提供針對(duì)不同目標(biāo)的多個(gè)非支配解若將這些目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單一綜合目標(biāo)則難以進(jìn)行優(yōu)化。過去已有多種優(yōu)化方法被提出Kulkarni等人[5]利用計(jì)算智能與進(jìn)化算法解決了復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中 WSN 網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制的MOP問題Ozturk等人[6]通過采用人工蜂群算法獲得了更優(yōu)的 WSN 網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)部署方案Kulkarni等人[7]應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法PSO來解決 WSN 網(wǎng)絡(luò)中的最優(yōu)部署、節(jié)點(diǎn)定位、聚類及數(shù)據(jù)聚合等問題。研究表明 PSO 是一種簡單、有效且高效的算法。Ozdemir等人[8]將 WSN 網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制問題建模為一個(gè)具有兩個(gè)目標(biāo)覆蓋率與網(wǎng)絡(luò)壽命的MOP問題隨后將該多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為一系列單目標(biāo)子問題每個(gè)子問題均采用遺傳算法求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的 MOEA /D算法性能優(yōu)于改進(jìn)的非支配排序遺傳算法NSGA -II[9]。Shen 等人 [10] 通過考慮覆蓋率與網(wǎng)絡(luò)壽命這兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)提出了一種 MOEA /D- PSO 算法并在 MOEA /D 中應(yīng)用了粒子群優(yōu)化算法。鑒于能耗平衡對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)具有重大影響因此在本次仿真實(shí)驗(yàn)中又將“能量均衡”[11] 作為另一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)納入其中?；?Xu 等人 [12] 開發(fā)的跳躍式 PSOJPSO算法設(shè)計(jì)的一種新型 PSO 算法于粒子移動(dòng)過程中引入了路徑替換算子以優(yōu)化粒子在路由樹結(jié)構(gòu)中的位置。該實(shí)驗(yàn)?? 運(yùn)行結(jié)果 部分代碼function distances CalculateDistances (geometrySolution,topologySolution)% Distances is a matriax represents the distances between the sensor nodesdistances inf(numnodes(topologySolution),numnodes(topologySolution));% For each edge in the topologySolutionfor j 1:numedges(topologySolution)% Find the source and the target node for the edgesourceNodetopologySolution.Edges.EndNodes(j,1);targetNodetopologySolution.Edges.EndNodes(j,2);% Find the positions of the source and the target nodesourceNodeXPosition geometrySolution.x(sourceNode);sourceNodeYPosition geometrySolution.y(sourceNode);targetNodeXPosition geometrySolution.x(targetNode);targetNodeYPosition geometrySolution.y(targetNode);% Calculate the distance between the source and the target nodedistancepdist2([sourceNodeXPosition sourceNodeYPosition],[targetNodeXPosition targetNodeYPosition]);distances(sourceNode,targetNode) distance;distances(targetNode,sourceNode) distance;endend 參考文獻(xiàn)更多創(chuàng)新智能優(yōu)化算法模型和應(yīng)用場(chǎng)景可掃描關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)類BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、寬度學(xué)習(xí)等等均可~方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、用電量預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷組合預(yù)測(cè)類CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost結(jié)合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention機(jī)制類等均可可任意搭配非常新穎~分解類EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路徑規(guī)劃類旅行商問題TSP、車輛路徑問題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、 充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉儲(chǔ)巡邏、公交車時(shí)間調(diào)度、水庫調(diào)度優(yōu)化、多式聯(lián)運(yùn)優(yōu)化等等~小眾優(yōu)化類生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場(chǎng)布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置、 集裝箱調(diào)度、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問題、多中心多車型的VRP問題、 動(dòng)態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車輛路徑規(guī)劃、混合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、選址路徑規(guī)劃問題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、泄漏源定位、冷鏈、時(shí)間窗、多車場(chǎng)等、選址優(yōu)化、港口岸橋調(diào)度優(yōu)化、交通阻抗、重分配、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、通信上傳下載分配優(yōu)化、微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測(cè)、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動(dòng)觀察法/電導(dǎo)增量法、電動(dòng)汽車充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲(chǔ)能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化\智能電網(wǎng)分布式能源經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度虛擬電廠能源消納風(fēng)光出力控制策略多目標(biāo)優(yōu)化博弈能源調(diào)度魯棒優(yōu)化等等均可~ 無人機(jī)應(yīng)用方面無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配信號(hào)處理方面信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、心電信號(hào)、DOA估計(jì)、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號(hào)處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號(hào)調(diào)制、誤碼率、信號(hào)估計(jì)、DTMF、信號(hào)檢測(cè)電力系統(tǒng)方面 微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測(cè)、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動(dòng)觀察法/電導(dǎo)增量法、電動(dòng)汽車充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲(chǔ)能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化\智能電網(wǎng)分布式能源經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度虛擬電廠能源消納風(fēng)光出力控制策略多目標(biāo)優(yōu)化博弈能源調(diào)度魯棒優(yōu)化原創(chuàng)改進(jìn)優(yōu)化算法適合需要?jiǎng)?chuàng)新的同學(xué)原創(chuàng)改進(jìn)2025年的波動(dòng)光學(xué)優(yōu)化算法WOO以及三國優(yōu)化算法TKOA、白鯨優(yōu)化算法BWO等任意優(yōu)化算法均可保證測(cè)試函數(shù)效果一般可直接核心 【W(wǎng)SN覆蓋】一種新型NSGA多目標(biāo)優(yōu)化策略的增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)啟用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化Matlab仿真對(duì)比NSGAII和MOPSO
?作者簡介熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者擅長畢業(yè)設(shè)計(jì)輔導(dǎo)、數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)處理、建模仿真、程序設(shè)計(jì)、完整代碼獲取、論文復(fù)現(xiàn)及科研仿真。 往期回顧關(guān)注個(gè)人主頁Matlab科研工作室 關(guān)注我領(lǐng)取海量matlab電子書和數(shù)學(xué)建模資料個(gè)人信條做科研博學(xué)之、審問之、慎思之、明辨之、篤行之是為博學(xué)慎思明辨篤行。 內(nèi)容介紹1 引言無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSN是由一組空間上分散的傳感器節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)這些節(jié)點(diǎn)通過無線通信技術(shù)相互連接 [1]。如圖 1.1 所示傳感器節(jié)點(diǎn)亦稱“mote”是一種電子設(shè)備其組成包括處理器、存儲(chǔ)單元、收發(fā)器模塊、單個(gè)或多個(gè)傳感器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器ADC以及電源通常為電池該節(jié)點(diǎn)還可選配定位單元和/或移動(dòng)單元。傳感器節(jié)點(diǎn)利用其內(nèi)置傳感器來測(cè)量周圍環(huán)境中的實(shí)時(shí)狀態(tài)變化。這些測(cè)量值經(jīng) ADC 單元轉(zhuǎn)換為相對(duì)電信號(hào)隨后由節(jié)點(diǎn)的處理器進(jìn)行處理。通過其收發(fā)器該節(jié)點(diǎn)可將處理器生成的數(shù)據(jù)無線傳輸至其他節(jié)點(diǎn)和/或某個(gè)選定的匯聚節(jié)點(diǎn)稱為“基站”。如圖 1.2 所示基站利用接收到的數(shù)據(jù)既能對(duì)所屬的 WSN 實(shí)施監(jiān)控與控制也能將相關(guān)信息傳輸給人類用戶和/或其他網(wǎng)絡(luò)。傳感器節(jié)點(diǎn)的能源、網(wǎng)絡(luò)通信帶寬及計(jì)算能力通常均為有限資源因此在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WSNs中無法始終保證其覆蓋范圍的可持續(xù)性。我們通過平衡能耗來延長網(wǎng)絡(luò)壽命同時(shí)保持較低的網(wǎng)絡(luò)擁塞——這一問題至關(guān)重要可建模為一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)MOP[2,3,4]。解決具有兩個(gè)或多個(gè)相互沖突的優(yōu)化目標(biāo)的MOP問題的目標(biāo)是計(jì)算帕累托前沿的近似解。MOP問題應(yīng)提供針對(duì)不同目標(biāo)的多個(gè)非支配解若將這些目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單一綜合目標(biāo)則難以進(jìn)行優(yōu)化。過去已有多種優(yōu)化方法被提出Kulkarni等人[5]利用計(jì)算智能與進(jìn)化算法解決了復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中 WSN 網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制的MOP問題Ozturk等人[6]通過采用人工蜂群算法獲得了更優(yōu)的 WSN 網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)部署方案Kulkarni等人[7]應(yīng)用粒子群優(yōu)化算法PSO來解決 WSN 網(wǎng)絡(luò)中的最優(yōu)部署、節(jié)點(diǎn)定位、聚類及數(shù)據(jù)聚合等問題。研究表明 PSO 是一種簡單、有效且高效的算法。Ozdemir等人[8]將 WSN 網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制問題建模為一個(gè)具有兩個(gè)目標(biāo)覆蓋率與網(wǎng)絡(luò)壽命的MOP問題隨后將該多目標(biāo)問題轉(zhuǎn)化為一系列單目標(biāo)子問題每個(gè)子問題均采用遺傳算法求解。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的 MOEA /D算法性能優(yōu)于改進(jìn)的非支配排序遺傳算法NSGA -II[9]。Shen 等人 [10] 通過考慮覆蓋率與網(wǎng)絡(luò)壽命這兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)提出了一種 MOEA /D- PSO 算法并在 MOEA /D 中應(yīng)用了粒子群優(yōu)化算法。鑒于能耗平衡對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)具有重大影響因此在本次仿真實(shí)驗(yàn)中又將“能量均衡”[11] 作為另一個(gè)優(yōu)化目標(biāo)納入其中?；?Xu 等人 [12] 開發(fā)的跳躍式 PSOJPSO算法設(shè)計(jì)的一種新型 PSO 算法于粒子移動(dòng)過程中引入了路徑替換算子以優(yōu)化粒子在路由樹結(jié)構(gòu)中的位置。該實(shí)驗(yàn)?? 運(yùn)行結(jié)果 部分代碼function distances CalculateDistances (geometrySolution,topologySolution)% Distances is a matriax represents the distances between the sensor nodesdistances inf(numnodes(topologySolution),numnodes(topologySolution));% For each edge in the topologySolutionfor j 1:numedges(topologySolution)% Find the source and the target node for the edgesourceNodetopologySolution.Edges.EndNodes(j,1);targetNodetopologySolution.Edges.EndNodes(j,2);% Find the positions of the source and the target nodesourceNodeXPosition geometrySolution.x(sourceNode);sourceNodeYPosition geometrySolution.y(sourceNode);targetNodeXPosition geometrySolution.x(targetNode);targetNodeYPosition geometrySolution.y(targetNode);% Calculate the distance between the source and the target nodedistancepdist2([sourceNodeXPosition sourceNodeYPosition],[targetNodeXPosition targetNodeYPosition]);distances(sourceNode,targetNode) distance;distances(targetNode,sourceNode) distance;endend 參考文獻(xiàn)更多創(chuàng)新智能優(yōu)化算法模型和應(yīng)用場(chǎng)景可掃描關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)類BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、寬度學(xué)習(xí)等等均可~方向涵蓋風(fēng)電預(yù)測(cè)、光伏預(yù)測(cè)、電池壽命預(yù)測(cè)、輻射源識(shí)別、交通流預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、股價(jià)預(yù)測(cè)、PM2.5濃度預(yù)測(cè)、電池健康狀態(tài)預(yù)測(cè)、用電量預(yù)測(cè)、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號(hào)識(shí)別、地鐵停車精準(zhǔn)預(yù)測(cè)、變壓器故障診斷組合預(yù)測(cè)類CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost結(jié)合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention機(jī)制類等均可可任意搭配非常新穎~分解類EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路徑規(guī)劃類旅行商問題TSP、車輛路徑問題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無人機(jī)三維路徑規(guī)劃、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)編隊(duì)、機(jī)器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸問題、 充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、 雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、 油電混合車輛路徑規(guī)劃、 船舶航跡規(guī)劃、 全路徑規(guī)劃規(guī)劃、 倉儲(chǔ)巡邏、公交車時(shí)間調(diào)度、水庫調(diào)度優(yōu)化、多式聯(lián)運(yùn)優(yōu)化等等~小眾優(yōu)化類生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟(jì)調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機(jī)選址優(yōu)化、背包問題、 風(fēng)電場(chǎng)布局、時(shí)隙分配優(yōu)化、 最佳分布式發(fā)電單元分配、多階段管道維修、 工廠-中心-需求點(diǎn)三級(jí)選址問題、 應(yīng)急生活物質(zhì)配送中心選址、 基站選址、 道路燈柱布置、 樞紐節(jié)點(diǎn)部署、 輸電線路臺(tái)風(fēng)監(jiān)測(cè)裝置、 集裝箱調(diào)度、 機(jī)組優(yōu)化、 投資優(yōu)化組合、云服務(wù)器組合優(yōu)化、 天線線性陣列分布優(yōu)化、CVRP問題、VRPPD問題、多中心VRP問題、多層網(wǎng)絡(luò)的VRP問題、多中心多車型的VRP問題、 動(dòng)態(tài)VRP問題、雙層車輛路徑規(guī)劃2E-VRP、充電車輛路徑規(guī)劃EVRP、油電混合車輛路徑規(guī)劃、混合流水車間問題、 訂單拆分調(diào)度問題、 公交車的調(diào)度排班優(yōu)化問題、航班擺渡車輛調(diào)度問題、選址路徑規(guī)劃問題、港口調(diào)度、港口岸橋調(diào)度、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、泄漏源定位、冷鏈、時(shí)間窗、多車場(chǎng)等、選址優(yōu)化、港口岸橋調(diào)度優(yōu)化、交通阻抗、重分配、停機(jī)位分配、機(jī)場(chǎng)航班調(diào)度、通信上傳下載分配優(yōu)化、微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測(cè)、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動(dòng)觀察法/電導(dǎo)增量法、電動(dòng)汽車充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲(chǔ)能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化\智能電網(wǎng)分布式能源經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度虛擬電廠能源消納風(fēng)光出力控制策略多目標(biāo)優(yōu)化博弈能源調(diào)度魯棒優(yōu)化等等均可~ 無人機(jī)應(yīng)用方面無人機(jī)路徑規(guī)劃、無人機(jī)控制、無人機(jī)編隊(duì)、無人機(jī)協(xié)同、無人機(jī)任務(wù)分配、無人機(jī)安全通信軌跡在線優(yōu)化、車輛協(xié)同無人機(jī)路徑規(guī)劃通信方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標(biāo)定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化、水聲通信、通信上傳下載分配信號(hào)處理方面信號(hào)識(shí)別、信號(hào)加密、信號(hào)去噪、信號(hào)增強(qiáng)、雷達(dá)信號(hào)處理、信號(hào)水印嵌入提取、肌電信號(hào)、腦電信號(hào)、信號(hào)配時(shí)優(yōu)化、心電信號(hào)、DOA估計(jì)、編碼譯碼、變分模態(tài)分解、管道泄漏、濾波器、數(shù)字信號(hào)處理傳輸分析去噪、數(shù)字信號(hào)調(diào)制、誤碼率、信號(hào)估計(jì)、DTMF、信號(hào)檢測(cè)電力系統(tǒng)方面 微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲(chǔ)能配置、有序充電、MPPT優(yōu)化、家庭用電、電/冷/熱負(fù)荷預(yù)測(cè)、電力設(shè)備故障診斷、電池管理系統(tǒng)BMSSOC/SOH估算粒子濾波/卡爾曼濾波、 多目標(biāo)優(yōu)化在電力系統(tǒng)調(diào)度中的應(yīng)用、光伏MPPT控制算法改進(jìn)擾動(dòng)觀察法/電導(dǎo)增量法、電動(dòng)汽車充放電優(yōu)化、微電網(wǎng)日前日內(nèi)優(yōu)化、儲(chǔ)能優(yōu)化、家庭用電優(yōu)化、供應(yīng)鏈優(yōu)化\智能電網(wǎng)分布式能源經(jīng)濟(jì)優(yōu)化調(diào)度虛擬電廠能源消納風(fēng)光出力控制策略多目標(biāo)優(yōu)化博弈能源調(diào)度魯棒優(yōu)化原創(chuàng)改進(jìn)優(yōu)化算法適合需要?jiǎng)?chuàng)新的同學(xué)原創(chuàng)改進(jìn)2025年的波動(dòng)光學(xué)優(yōu)化算法WOO以及三國優(yōu)化算法TKOA、白鯨優(yōu)化算法BWO等任意優(yōu)化算法均可保證測(cè)試函數(shù)效果一般可直接核心