基于蚁群的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器节点能量、通信能力及计算能力有限等特点,将蚁群算法应用于无线传感器网络,提出一种改进的蚁群路由算法,考虑了节点的能量、距离、通信半径和传输方向等参数.实验结果表明:该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数、路由跳数和数据传输的路径长度,延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。     

基于多路径蚁群算法的无线传感器网络的路由

针对能量控制在无线传感器网络路由上的特殊要求,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将基本蚁群算法(ACS)应用于无线传感器网络的路由,提出一种基于多路径蚁群算法的无线传感器网络的路由(MACS).该算法利用蚁群的自组织、自适应和动态寻优能力,通过蚂蚁并行地寻找从源节点到达目的节点的最优路径和次优路径,使得网络中的节点不需要维护全局信息,形成多条传榆路径,延长了整个网络的生命期.仿真结果表明,该算法和定向扩散路由(DD)、基本蚁群算法及极大一极小蚁群算法(MMAS)相比,在路由代价和节能方面效果显著.     

基于量子蚁群算法的无线传感器网络路由

无线传感器网络路由是无线传感器网络研究领域的一个研究热点;针对能最控制在无线传感器网络路由上的特殊要求,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,研究者将蚁群算法应用于无线传感器网络的路由,但是蚁群算法在求解无线传感器路由问题时存在易于陷入局部最优和收敛速度慢等问题,将量子蚁群算法应用于无线传感器网络路由,用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息,用量子旋转门更新蚂蚁携带的量子比特,用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异;仿真实验表明该方法具有收敛速度快,解的质量高、稳定性好等优点,为蚁群算法在无线传感器网络中应用提出了一种新的解决方案.     

无线传感器网络中路由选择算法的研究

针对无线传感器网络中采用多跳方式建立路由的特点,将蚁群算法用于在无线传感器网络中寻找多跳路由,通过一组"人工蚂蚁"采用并行搜索方式,寻找从源节点到目的节点的最少跳数路径;在算法中通过引入约束条件,既可降低算法的计算开销,又加快了算法的收敛速度;仿真结果说明将该算法用于无线传感器网络中搜寻路由是有效的,且具有鲁棒性特点,同时比传统的路由算法具有更低的时间复杂度。     

无线传感器网络中基于蚁群算法的路由算法

提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法。该算法综合网络分簇算法及蚁群算法的优点,考虑节点当前可用能量对路由选择的影响,使选择路由时既能均衡节点的能量消耗,又能利用蚁群算法正反馈的作用实现快速搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,通过在簇头节点进行数据汇聚降低路由的开销。仿真结果验证了该算法的可行性和有效性。     

无线传感器网络移动代理路由算法的仿真研究

路由选择问题是无线传感器网络中的核心问题.针对无线传感器网络节点能景、计算能力和通信能力有限等特点,为了降低能量开销和延长网络的生命周期,将蚁群算法和移动代理技术结合.提出一种新的无线传感器路由算法.考虑节点之间距离、路径能量消耗和节点剩余能量情况,使网络中的能量消耗更加均衡,同时对蚁群信息素更新规则进行了改进,加快了蚁群算法收敛到最优解的速度.仿真结果表明,与其它移动代理路由算法相比,算法在全局性和收敛速度方面都有所提高,有效地减少冗余数据传输,降低通信消耗,延长网络的生存周期,为路由传感器设计提供了参考.     

基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

如何在资源受限的无线传感器网络中进行高效的数据路由是无线传感器网络研究的热点之一。基于群智能优化技术的蚁群优化算法被广泛应用于网络路由算法。提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法,能够保持网络的生存时间最长,同时能找到从源节点到基站节点的最短路径;采用的多路数据传输也可提供高效可靠的数据传输,同时考虑节点的能量水平。仿真结果表明:提出的算法延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。     

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络为能量受限系统,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化(ACO)算法应用于无线传感器网络的路由选择,提出一种基于能量均衡的无线传感器网络路由算法。该算法将节点能量作为转移概率规则启发因子,通过计算转移概率和适应度值找到最优路径。仿真结果表明:该算法可以显著减低网络总能耗,从而延长无线传感器网络的生命周期。     

基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法

无线传感器网络(WSN)路由中,节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少,严重影响网络的生存时间。为此,将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合,提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法。该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇,然后以需要传输数据的节点为源节点,汇聚节点为目标节点,利用蚁群优化算法进行多路径搜索,搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素,最后选出满足条件的多条最优路径,完成源目的节点间的信息传输。实验表明,该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离,能有效延长无线传感器网络的生存期。     

蚁群优化算法在WSN路由中的应用研究

介绍了基本蚁群算法的原理和适用范围,总结出了基本蚁群算法在求解最优路径问题时,虽然具有很强的发现较优解的能力,但是存在容易陷入局部最优解和收敛时间过长等问题。考虑到基本蚁群算法在无线传感器网络路由上应用的不足,提出了一种改进后的蚁群算法,并将其应用到传感器网络路由中。该算法不仅在状态转移概率公式中引入罚函数和动态权重因子,而且采用局部信息素更新和全局信息素更新结合的方式更新路径信息,充分考虑到传感器节点与节点间的传输距离,并且充分考虑传感器节点的剩余能量。最后通过仿真实验,得到了基本蚁群算法和改进后的蚁群算法在传感器节点剩余能量和传输数据包时网络延迟的不同曲线,验证了改进后的蚁群算法在无线传感器网络路由选择上的高效性。     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究

对于无线传感器网络(WSNs)中的两大关键性问题路由搜寻和能量优化,引入量子遗传算法进行路径的搜寻,并改进算法编解码思路,降低由于网络规模扩大而导致编码长度急速增加,即减少算法的计算复杂度,从而解决传统编码方式下的量子遗传算法难以适用于大规模的WSNs的缺点。通过实验表明:该方法能够得到更加优越和稳定的路径搜索结果,与粒子群优化算法进行1000次重复路径搜寻试验比较,其平均最优解提高了18.9%,稳定性提升了38.9%。     

基于能量均衡的无线传感器网络路由算法*

针对路由选择模式是影响无线传感器网络寿命的关键因素之一,提出了一种新的WSN路由算法IG-PSR-2。首先将前向区域划分为面积相等的四个子区域,然后选择节点能量方差最小的子区域作为路由选择区域,最后用概率机制在路由选择区域中选择下一跳节点。仿真实验表明,IGPSR-2能有效均衡网络节点能量消耗,从而延长网络生命周期。     

基于遗传算法的WSNs多路径路由优化

对WSNs的拓扑结构进行分析,建立其路由网络模型,结合遗传算法基本原理,提出了一种求解WSNs最优多路径路由算法。该算法采用可变长度染色体编码,采取选择、交叉和变异操作,充分利用基站的信息资源和强大功能,全局优化了WSNs多路径路由。仿真结果表明,该优化机制有效延长了WSNs的生命周期,改善了网络性能。     

一种抗干扰半静态分簇路由算法

针对无线传感器网络( WSNs)分簇路由算法中的能量洞、热点和抗干扰问题,设计一种抗干扰半静态分簇( AlSSC)路由算法,给无线传感器网络提供能量多、距离短、链路质量好的路径来传输数据.该算法利用节点定位获取节点地理位置,综合考虑传感器节点剩余能量和干扰信噪比,通过节点距离度量、节点聚簇、簇间融合、簇头选举和簇头轮换五个步骤进行无线传感器网络节点的分簇.仿真结果表明:这种路由算法可以提高无线传感器网络通信链路质量,均衡网络能量消耗.     

三维无线传感器网络贪婪地理路由协议

针对已有的三维无线传感器网络路由协议均将三维问题转换到二维平面上解决,没有充分利用三维空间的特点,提出了一种基于地理信息的三维无线传感器网络贪婪地理路由(GGR)协议。该协议在通常状况下采用贪婪转发算法,针对基于地理信息的贪婪算法中易出现的路由空洞问题,给出一种三维滚动球边界遍历算法。实验结果表明:该协议具有较高的路由成功率,路由跳数也得到优化,尤其是在节点密度较低的情况下体现出较强的优势。     

基于蜂群的ABC支持型QoS单播路由机制

下一代互联网NGI(Next-Generation Internet)需要提供服务质量QoS(Quality of Service)路由,支持总最佳连接ABC(Always Best Connected).但是,由于链路状态的难以精确测量与用户QoS需求的难以准确表达,因此路由机制应该具备处理模糊信息的能力.同时,在网络运营日益商业化的环境下,路由时应该兼顾网络提供方与用户利益,支持各方效用共赢.为此,本文引入模糊数学和微观经济学有关知识,设计了一种ABC支持型QoS单播路由机制.该机制采用区间描述用户柔性QoS需求,使用边适合隶属函数适应链路状态不精确,引入边带宽定价、边评判和路径评价,基于蜂群算法,寻找使用户与网络提供方效用达到或接近Nash均衡下Pareto最优的QoS单播路径.仿真结果表明,该机制是可行和有效的.     

基于拥塞控制的片上网络多播路由算法

为了满足片上网络日益丰富的应用要求,多播路由机制被应用到片上网络,以弥补传统单播通信方式的不足。以Mesh和Torus类的片上网络为例,分析了基于路径的3种多播路由算法(即XY路由、UpDown路由和SubPartition路由算法),并研究了相应的拥塞控制策略。通过模拟实验表明,多播较单播通信具有更小的平均传输延时和更高的网络吞吐量,且负载分配均匀;特别是SubPartition路由算法随着规模增大效果更加明显;提出的多播拥塞控制机制,能更有效地利用多播通信,提高片上网络的性能。