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该程序使用MATLAB2022a进行ADOV和DSR路由协议的仿真,输出包括路由路径、跳数和长度。核心代码设置了30个节点的拓扑结构,通过`func_dijkstra`实现路由计算。算法原理部分介绍了ADOV基于跳数的最短路径寻找和DSR的源路由机制,两者都是按需反应式协议。路由发现、维护和更新过程在描述中得到详细解释。
该文探讨了无线传感器网络中的位置隐私保护,对比了NDRW路由与定向步幻影路由在安全时间和能耗方面的性能。在MATLAB2022a中进行测试,结果显示NDRW路由提供最长的安全时间,尤其在长距离传输时,且在近距离下能耗低于幻影路由。幻影路由虽消耗更多能量,但通过随机步创造幻影源以增强安全性。NDRW路由利用非确定性随机游走策略,避免拥堵并提高效率,而幻影路由则引入方向性控制,通过启发式算法优化路径选择。
摘要: 本文介绍了考虑时间窗的车辆路径问题(VRPTW),在MATLAB2022a中进行测试。VRPTW涉及车辆从配送中心出发,服务客户并返回,需在指定时间窗内完成且满足车辆容量限制,目标是最小化总行驶成本。文章探讨了遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)的基本原理及其在VRPTW中的应用,包括编码、适应度函数、选择、交叉、变异等步骤。同时,提出了动态惯性权重、精英策略、邻域搜索、多种群和启发式信息等优化策略,以应对时间窗限制并提升算法性能。
该文介绍了车辆路径问题(VRP)的优化求解,特别是动态车辆路径问题(DVRP)。在MATLAB2022a中运用GA-PSO混合优化算法进行测试,展示了运行结果图像。核心程序包含粒子更新、交叉、距离计算等步骤。DVRP在物流配送、运输调度中有广泛应用,目标是最小化行驶距离并满足车辆容量限制。遗传算法通过选择、交叉和变异操作寻找解,而粒子群优化模拟鸟群行为更新速度和位置。GA-PSO混合算法结合两者优点,提高搜索效率。在DVRP中,算法需考虑问题特性和约束,以找到高质量解。
该文介绍了车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)中的组合优化问题CDVRP,旨在找寻满足客户需求的最优车辆路径。在MATLAB2022a中运行测试,结果显示了算法过程。核心程序运用了GA-PSO混合算法,包括粒子更新、交叉、距离计算及变异等步骤。算法原理部分详细阐述了遗传算法(GA)的编码、适应度函数、选择、交叉和变异操作,以及粒子群优化算法(PSO)的粒子表示、速度和位置更新。最后,GA-PSO混合算法结合两者的优点,通过迭代优化求解CDVRP问题。
这是一个基于MATLAB2022A的金融数据预测仿真项目,采用GUI界面,比较了CNN、BP、RBF和LSTM四种模型。CNN和LSTM作为深度学习技术,擅长序列数据预测,其中LSTM能有效处理长序列。BP网络通过多层非线性变换处理非线性关系,而RBF网络利用径向基函数进行函数拟合和分类。项目展示了不同模型在金融预测领域的应用和优势。
基于LEACH路由协议的网络性能matlab仿真,包括数据量,能耗,存活节点
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