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网络行为及网络信息利用

作　者: 刘晓婷
导　师: 冯翔; 蔡立志
学　校: 华东理工大学
专　业: 计算机技术
关键词: 网络行为信息利用群体智能并行计算分布式传感器网络
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 34次
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内容摘要

各种网络技术的智能化、社会化发展使得网络环境日趋复杂。在自组织网络环境中,要从浩渺的信息海洋中开发得到所需信息,具有极高的复杂性,因此需要新一代适用于复杂网络环境的理论和方法。首先需要研究网络环境中的信息动力学理论,在此基础上建立信息开发与利用的理论方法。此项研究不仅具有重要的科学意义,并且必将产生巨大的经济和社会效益。目前,网络行为建模工作仍停留在侧重交互通信的初级阶段,缺乏对智能行为建模的研究。本论文对社会行为分类,提出行为因子进行量化,并提出五行分类模型,旨在对动态行为进行预测。五行模型的量化以及网络信息开发都需要具有并行性的高效算法,本论文利用动物群体行为规律,引入群体分类机制及领导权的概念提出群蚊子追踪算法和分布式传感器网络群搜索算法。群蚊子追踪算法具有个体计算简单、收敛速度快、并行性高的优势。分布式传感器网络群搜索算法作为传感器网络信息开发方法,用于解决单目标、多目标问题以及社会智能决策问题,具有收敛速度快且能实现全局收敛的优势。对提出的模型与算法分别进行了理论推导及实验验证,分析其有效性及优越性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-17
  1.1 研究背景和意义  9-10
  1.2 研究内容  10
  1.3 相关工作  10-15
    1.3.1 自组织传感器网络  10-12
    1.3.2 目标导向社会行为  12
    1.3.3 生物界的行为  12-13
    1.3.4 并行计算  13
    1.3.5 群搜索算法  13-15
    1.3.6 五行学说  15
  1.4 论文内容安排  15-17
第2章网络行为建模量化  17-22
  2.1 矩阵量化方式  17-18
  2.2 五行网络行为  18-21
    2.2.1 五行模型优势  18-19
    2.2.2 五行社会意义  19
    2.2.3 五行分类方式  19-21
  2.3 本章小结  21-22
第3章侧重演化规律的行为：群蚊子追踪算法  22-43
  3.1 旅行商问题描述  22-23
  3.2 群蚊子追踪生物模型  23-24
    3.2.1 模型基础假设  23-24
    3.2.2 模型与问题相似性  24
  3.3 群蚊子追踪数学模型  24-28
    3.3.1 数学表示  24-25
    3.3.2 运动过程  25-27
    3.3.3 分类模型  27-28
  3.4 模型分析与证明  28-34
    3.4.1 正确性  28-31
    3.4.2 稳定性  31-33
    3.4.3 并行性  33-34
  3.5 群蚊子追踪算法  34-36
    3.5.1 算法步骤  34-35
    3.5.2 收敛性证明  35-36
  3.6 仿真实验  36-42
    3.6.1 系统实现  36-37
    3.6.2 实验结果分析  37-39
    3.6.3 方法比较  39-42
  3.7 本章小结  42-43
第4章侧重信息利用的行为：分布式传感器网络信息融合  43-63
  4.1 DSN问题描述  43-45
  4.2 DSN群搜索生物模型  45-46
    4.2.1 模型基础假设  45-46
    4.2.2 模型与问题相似性  46
  4.3 DSN群搜索数学模型  46-50
    4.3.1 数学表示  46-47
    4.3.2 二元搜索  47-49
    4.3.3 决策模型  49-50
  4.4 模型分析与证明  50-54
    4.4.1 正确性  50-51
    4.4.2 稳定性  51-52
    4.4.3 并行性  52-54
  4.5 DSN群搜索算法  54-56
    4.5.1 算法步骤  54-55
    4.5.2 收敛性证明  55-56
  4.6 仿真实验  56-62
    4.6.1 系统实现  56-58
    4.6.2 实验分析  58-60
    4.6.3 方法比较  60-62
  4.7 本章小结  62-63
第5章全文总结与展望  63-64
参考文献  64-69
致谢  69

网络行为及网络信息利用

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