人体局域网中基于量子免疫克隆进化算法的节能占空比设计

占空比设计是人体局域网中的重要主题。 由于小型传感器配备有受限的电源,因此通常通过减少网络能耗(例如通过占空比方案)来延长网络寿命。 但是,占空比设计是一个非常复杂的NP难题,对于穷举搜索算法而言,其计算复杂度过高,无法实际实现。 为了延长网络寿命,我们提出了一种新颖的量子免疫克隆进化算法(QICEA),用于占空比设计,同时保持了监控区域的全覆盖。 测试了QICEA,并使用模拟退火(SA)和遗传算法(GA)进行了性能比较。 仿真结果表明,与SA和GA相比,提出的QICEA可以延长人体局域网的寿命,并有效地提高能源效率。