基于鲁棒优化的不确定环境下无线传感器网络生存期优化技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61373174
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    76.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0208.物联网及其他新型网络
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Maximizing the lifetime of networks is the primary objective in the design of Wireless Sensor Networks (WSN). Since there is actual interference, attacks and other external factors which seriously affect the lifetime optimization problem for WSN, the robustness of algorithm is involved. The methods available are based mainly on traditional optimization or heuristics, without giving full consideration to the effects produced by the interference, errors and malicious attacks in modeling the networks, so the robustness is poor. Consequently, combined with the theories and methods of robust optimization, this project will research the models, theory and methods of lifetime optimization for WSN based on the robust linear programming, the theory of robust duality and the theory of robust game theory, aiming to solve the problems on lifetime optimization for WSN in practical application scenarios, and finally establish new lifetime optimization technologies for WSN under uncertain environments. Belonging to problem-driven cross-over studies, this project will have great theoretical and practical value in promoting the researches of new optimization algorithms and their applications in modeling complex networks, and in solving the key problems of lifetime in practical applications of WSN.
生存期最大化是无线传感器网络(WSN)设计中的主要目标。由于实际中存在的干扰、攻击等外部因素严重影响着WSN生存期的优化问题,这就涉及到优化算法的鲁棒性。现有WSN生存期优化方法主要基于传统优化或启发式算法,未充分考虑干扰、误差及恶意攻击等因素对网络的影响,鲁棒性较差。为此,本项目结合鲁棒优化理论与方法研究,针对WSN生存期问题的实际应用情景,研究基于鲁棒线性规划、鲁棒对偶理论及鲁棒非协作博弈论的WSN生存期优化模型、理论与方法,建立不确定环境下无线传感器网络生存期优化新技术。该项目属于问题驱动的交叉性研究,对解决WSN实际应用中的生存期问题、推进新型优化算法的研究及其在复杂网络建模中的应用具有重要理论和应用价值。

结项摘要

生存期最大化是无线传感器网络(WSNs)设计中的主要目标。由于实际中存在的干扰、攻击等外部因素严重影响着WSNs生存期的优化问题,这就涉及到优化算法的鲁棒性。现有WSNs生存期优化方法主要基于传统优化或启发式算法,未充分考虑干扰、误差及恶意攻击 等因素对网络的影响,鲁棒性较差。为此,本项目采用鲁棒优化理论与方法,针对WSNs生存期问题的实际应用情景,研究基于鲁棒线性规划鲁棒非协作博弈论的WSNs生存期优化模型、理论与方法,建立不确定环境下无线传感器网络生存期优化新技术。. 后期项目执行中结合项目申请书研究内容,在WSNs路由安全、数据聚合、节点定位、拓扑优化、无标度网络的传输能力、节点失效等方面均取得不错的成果。在研究过程中综合考虑传感器网络传输过程中的传输介质、实际环境等因素,基于传感器网络多类型服务质量要求,提高了传输效率及连通性,即从实际应用角度提高了网络的鲁棒性能,为WSNs热点研究问题提供了一定的理论基础。该项目属于问题驱动的交叉性研究,对解决WSNs实际应用中的生存期问题、推进新型优化算法的研究及其在复杂网络建模中的应用具有重要理论和应用价值。

项目成果

期刊论文数量(118)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(9)
Bare bones artificial bee colony algorithm with parameter adaptation and fitness-based neighborhood
具有参数自适应和基于适应度的邻域的裸骨人工蜂群算法
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2015.04.006
  • 发表时间:
    2015-09-20
  • 期刊:
    INFORMATION SCIENCES
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Gao, Weifeng;Chan, Felix T. S.;Liu, Sanyang
  • 通讯作者:
    Liu, Sanyang
Enhancing artificial bee colony algorithm using more information-based search equations
使用更多基于信息的搜索方程增强人工蜂群算法
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2014.02.104
  • 发表时间:
    2014-06-20
  • 期刊:
    INFORMATION SCIENCES
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Gao, Wei-feng;Liu, San-yang;Huang, Ling-ling
  • 通讯作者:
    Huang, Ling-ling
A Novel Node Importance Evaluation Method Based on Agglomeration Contraction Principle for Wireless Sensor Networks
一种基于聚集收缩原理的无线传感器网络节点重要性评估方法
  • DOI:
    10.1155/2014/703625
  • 发表时间:
    2014-07
  • 期刊:
    International Journal of Distributed Sensor Networks
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Liu Kui;Wang Chunfeng;Liu Sanyang
  • 通讯作者:
    Liu Sanyang
向量和集两种标准下集值优化近似解的最优性条件
  • DOI:
    10.13413/j.cnki.jdxblxb.2017.05.09
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    吉林大学学报(理学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孔翔宇;余国林;张银凤;刘三阳
  • 通讯作者:
    刘三阳
Spatial dynamics for a non-quasi-monotone reaction-diffusion system with delay and quiescent stage
具有延迟和静止阶段的非准单调反应扩散系统的空间动力学
  • DOI:
    10.1016/j.apm.2015.11.036
  • 发表时间:
    2016-04
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Zhao Hai-Qin;Liu San-Yang
  • 通讯作者:
    Liu San-Yang

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其他文献

极大极小问题的光滑化信赖域共轭梯度法
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  • 通讯作者:
    刘三阳
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  • 期刊:
    四川大学学报(自然科学版)
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  • 作者:
    刘三阳;余国林
  • 通讯作者:
    余国林
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
    刘三阳;周勇;侯震梅
  • 通讯作者:
    侯震梅

其他文献

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网络系统中的分布式优化方法
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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