The Optimization of Wireless Sensor Networks in the Open-Pit Mine Slope Detection Base on Quantum Genetic Algorithms

机译：基于量子遗传算法的露天矿边坡检测无线传感器网络优化

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The Wireless Sensor Networks (WSN) technology is employed in the open-pit mine slope detection system. When the open-pit mine slope is found abnormal, the WSN transmit data to the monitors timely in case of the unnecessary losses. Quantum genetic algorithm (QGA) is used in the multi-objective optimization problem of slope detection with WSN. It's for designing networking strategy of slope detection system. Appropriate encoding mechanism is worked out. Combining with various important parameters, the fitness function is established. Simulation results show: Energy management is optimized with the WSN base on QGA and guarantee maximum life span of the network.

机译：露天矿边坡检测系统采用了无线传感器网络（WSN）技术。当发现露天矿山边坡异常时，WSN会在不必要的损失的情况下及时将数据传输到监控器。量子遗传算法（QGA）用于WSN斜率检测的多目标优化问题。用于设计边坡检测系统的组网策略。制定了适当的编码机制。结合各种重要参数，建立适应度函数。仿真结果表明：基于QGA的WSN对能源管理进行了优化，并保证了网络的最大使用寿命。

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来源
《International Conference on Electrical and Control Engineering》|2010年|3089-3093|共5页
会议地点
作者
Yan Wang; Yan-ming Sun; Bao-qing Yu; Yong Ma;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类自动化技术、计算机技术;
关键词
Wireless Sensor Networks; fitness function; genetic algorithms;

机译：无线传感器网络;适应度函数;遗传算法;

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