【摘 要】
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传统调度方法没有考虑网络节点剩余能量问题,造成节点过早死亡,网络拥塞严重,平均调度延时较长,收敛速度较慢等问题。针对上述问题,提出了基于改进蚁群算法的大规模异构传感
【基金项目】
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本课题系中央高校基本科研业务费专项基金项目(2019NQN53)
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传统调度方法没有考虑网络节点剩余能量问题,造成节点过早死亡,网络拥塞严重,平均调度延时较长,收敛速度较慢等问题。针对上述问题,提出了基于改进蚁群算法的大规模异构传感通信大数据智能调度方法。方法采用四元组形式描述异构传感通信大数据智能调度模型,给出了模型成立的3点假设条件,并建立了异构传感通信大数据智能调度成本模型。基于调度模型和调度成本模型模型,通过计算节点剩余能量和实时更新网络节点信息素浓度的方式改进原有蚁群算法,结合定向扩散路由算法,在调度任务执行源节点与目标节点之间建立多条通信路径,均衡各个节点能量
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