基于蚁群优化的无线传感器网络QoS路由

无线传感器网络QoS路由寻优问题是NP类问题,在寻找最优路径时,除了要满足时延、抖动、丢包率等约束条件,还要考虑路径的能量均衡。采用优化的蚁群算法求解该问题,将这些约束条件综合为适应度函数的参数,通过计算适应度值,找到最优路径。仿真结果表明,算法具有较快的收敛速度,能够搜索到时延最小和能量较均衡的路径,并尽量避免陷入局部最优解。     

基于蚁群优化的ZigBee传感器网络QoS路由算法

针对ZigBee无线多媒体传感器网络(WMSNs)资源受限的特点,提出一种改进的基于蚁群优化的QoS路由算法AZ-WMSN-QR.其核心思想是通过加权法将通信时延、时延抖动及能量均衡性等QoS指标组合成一个主目标,进而评估链路的QoS主目标值,寻找符合QoS需求的目标值最大的路径,实现服务质量最优.仿真显示,AZ-WMSN-QR算法在多约束QoS路由问题上能实现网络资源优化组合,与基本蚁群路由算法相比,不仅能够减少网络总能耗,还能有效延长网络寿命,更适用于基于ZigBee的WMSNs.     

无线多媒体传感器网络QoS路由算法研究

由于廉价的CMOS摄像头、麦克风的出现,以及对含有丰富信息的图像,视频和音频信息需求导致了无线多媒体传感器网络-(WMSN)的出现.WMSN具有资源有限、可变的信道容量、数据高度冗余等特点,使得WMSN的QoS路由具有极大的挑战性.提出了一种基于Mesh结构的WMSN,并在该结构体系下,提出了一种基于蚁群算法的QoS路由算法.实验研究表明,蚁群算法具有不依赖全局信息的优点,具有应用于WMSN的前景.实验同时表明,决定蚁群算法收敛速度以及会影响传感器网络性能的一些关键参数较难确定,需要进一步研究.     

基于熵权系数法的无线传感器网络自适应QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量（QoS）指标的不同要求,以及QoS指标在网络运行过程中实时变化的特点,提出一种基于熵权系数法的自适应QoS路由（EAQR）算法。算法将路由建立过程抽象成多指标加权评分的问题,选取节点负载、平均能量势、通信时延作为QoS评价指标,采用熵权系数法自适应地确定指标的权重,选择最优节点转发数据。仿真实验显示,与有序分配路由(SAR)、能量感知QoS路由(EQR)算法相比,EAQR算法可以有效降低网络平均端到端延迟,减少丢包率,延长网络寿命。     

无线多媒体传感器网络能量均衡的QoS路由算法

为保障能量受限的无线多媒体传感器网络(WMSNs)多服务质量(QoS)需求,提出了一种能量均衡的QoS路由(EBQR)算法。该算法通过蚁群优化将网络带宽、时延、丢包率和能量等因素作为目标函数,并根据函数值大小动态调整蚁群信息素的挥发系数和浓度增量,提供网络业务中满足不同QoS需求的最优路径。仿真结果表明:与AntWMSNs算法和ASAR算法相比,EBQR算法平均端到端时延降低了16%,丢包率减少22%,生命周期延长了近50%,有效实现了网络中节点能耗的均衡性。     

长链型无线传感器网络QoS路由优化的研究*

针对输电线路监测系统对无线传感器网络实时性和可靠性要求较高的特点,在抽象出的长链型传感器网络QoS路由模型中把网络带宽、时延、跳数、收包率作为链路约束,寻求网络中的最优数据传输路径。考虑到基本蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出一种用自适应蚁群算法求解最优路径的方法。仿真结果表明,改进的算法通过自适应地调整信息素挥发因子,能够快速地找到满足约束的最优路径,网络规模越大其优势越明显,保证了用于输电线路监测的无线传感器网络数据传输的服务质量。     

一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量(QoS)的不同需求,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的无线传感器网络QoS路由(DPSO-QR)算法。算法将路由建立过程抽象为多目标优化过程,以节点间通信的传播损耗、时延、带宽、丢包率为优化目标,利用DPSO算法实现多目标优化,为拥有不同QoS需求的网络业务提供满足其特有需求的优化路由。仿真实验表明:与SAR,EQR算法相比,DPSO-QR算法降低了网络平均端到端时延,减小了丢包率,延长了网络寿命。     

WSNs中基于量子蚁群的智能配电网QoS路由算法

为了建立保障智能配电网(SDN)通信服务质量(QoS)需求的路由机制,提出一种配电网中基于量子蚁群优化的无线传感器网络(WSNs)改进路由算法(SDN-QACO).首先建立优化SDN数据传输模型;然后分析配电网不同通信业务的QoS需求;在路由阶段引入QACO算法,在期望启发式中引入邻节点距离、剩余能量因素,在信息素启发...     

无线传感器网络QoS路由研究进展*

传统网络中的服务质量(quality of service,QoS)路由协议很难直接有效地应用到无线传感器网络中,因此人们针对无线传感器网络提出了一些新的QoS路由协议。首先探讨了无线传感器网络中QoS路由协议的一些特点,分析了设计QoS路由协议所面临的挑战;然后着重分析了当前提出的一些QoS路由协议的QoS机制、特点以及优缺点,并对这些路由协议进行了分类和比较;最后总结了QoS路由协议未来的研究策略和发展趋势。     

基于自适应蚁群算法的多受限网络QoS路由优化

高速多媒体网络中的路由问题是有QoS约束的路由问题，多受限的路由问题是一个NP-完全问题。该文提出了一种解决多受限QoS路由问题的自适应蚁群算法。该算法采用基于目标函数值的信息素分配策略和根据目标函数值自适应调整蚂蚁的搜索行为，从而保证搜索的快速有效性，使多受限QoS路由优化问题得到很好地解决。     

一种QoS平面蚁群路由算法的设计与实现

提高网络服务质量的关键在于寻找出高性能路由,然而传统的路由算法却很难解决此类NP C问题。基于此,本文提出一种基于改进后的自适应蚁群算法的路由解决方案,将路由问题假设为平面路由,并建立相应的网络模型。针对该网络模型,建立特定的平面QoS蚁群路由算法,并在MATLAB上对其进行模拟仿真,从而验证了它的性能。仿真实验结果表明,该路由选择方案在求解实际网络路由问题时具有一定的优越性,能够有效地解决QoS平面网络路由问题。     

基于自适应蚁群算法的QoS组播路由算法

提出一种改进的自适应蚁群优化算法,在信息素更新策略中引入全局最优系数,研究多约束条件下的QoS组播路由问题。动态更新信息素能够确保自适应地改进全局搜索能力和收敛性能,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,该算法比蚂蚁-遗传算法在解决多约束条件下的QoS组播路由问题时更有效。     

基于蚁群算法的QoS组播路由问题研究

提出一种基于蚁群算法的服务质量(QoS)多约束的组播路由算法,算法通过引入模拟退火思想和多行为蚂蚁,解决了常规蚁群算法搜索能力差,容易陷入局部最优的缺点.给出一个网络路由模型,给定相关参数进行仿真实验,实验结果表明,基于模拟退火思想的逆向蚂蚁算法性能优于常规蚁群算法,能更好地搜寻到全局最优解.     

基于自适应变异蚁群算法的QoS路由算法

多约束QoS单播路由问题是NP完全问题,针对基本蚁群算法在解决该问题时易于陷入局部最优、收敛速度慢的缺点,提出自适应变异蚁群算法对该问题进行求解。该算法采取自适应变异方法,引入二次蚁群搜索机制,减少了算法陷入局部极值的可能性,提高了算法的寻优能力和收敛速度。仿真实验结果验证了该算法的可行性和有效性。     

基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

路由问题是无线传感器网络的核心问题。该文介绍了一种新的基于蚁群优化的路由算法。解决了无线传感器网络路由过程中节点能量消耗和拥塞控制问题,能够达到更好的负载平衡能力和延长网络生命周期。新算法结合了多蚁群的信息素释放机制和节能策略,还引进多蚁群之间的竞争机制以避免算法的单一收敛,在控制网络拥塞和平衡能量消耗上非常有效。实验结果表明,该新算法和基本的蚁群算法比较有更好的性能。     

基于信息素扩散模型蚁群算法的无线传感网路由研究

为了快速适应无线传感器网络拓扑的动态变化和节点能量的有限性,本文采用信息素扩散模型,提出一种基于蚁群算法的路由协议.由实际和虚拟两种信息素共同指引路由包和数据包进行偏向性路径搜索.进一步,根据数据包传输情况,对信息素采取奖惩机制,从而为路由优化提供支持.基于TOSSIM平台的仿真表明,该协议在保证数据可靠传输的同时,有...     

传感网络中一种基于蚂蚁算法的分布式数据汇集路由算法

提出了一种传感网络中基于蚂蚁算法的分布式数据汇集路由算法．该算法的基本思想是通过一组称为“蚂蚁”的人工代理寻找到达Sink节点的最优路径，并利用蚂蚁算法的正反馈效应来达到数据汇集的目的．算法不需要网络节点雏护全局信息，且数据汇集降低了网络路由开销，因此是一种节约能量的分布式路由算法．理论分析和仿真结果说明了新算法的有效性和可伸缩性．     

基于改进蚁群算法的无线Mesh 网QoS 路由算法研究

目前,无线Mesh网络正成为无线网络研究中的一个热点。Quality of service（QoS）是无线Mesh网络中的一个非常重要问题,而QoS路由技术是解决这一问题的关键技术之一。本文就蚁群算法进行研究和改进,并将改进后的算法应用于无线Mesh网络QoS路由问题,进而提出了无线Mesh网络QoS路由算法,通过实验证明该算法能够对QoS提供较好的支持。     

基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法

针对当前无线网络路由算法存在丢包率高、节点拥塞严重的难题,提出一种基于改进蚁群优化算法的网络服务质量路由算法。首先根据无线网络的特点选择带宽、端到端的延迟、数据包丢失率以及链路花费作为QoS参数,并建立一个多约束网络服务质量路由优化问题的数学模型,然后采用具有正反馈机制和搜索能力强的蚁群优化算法对数学模型进行求解,并根据无线网络路由特点对标准蚁群优化算法进行改进,提高其搜索性能,最后采用具体仿真实验对路由算法的性能进行测试。实验结果表明,改进蚁群优化算法在满足网络质量要求的条件下,不仅降低了网络平均延时,而且减少了网络数据丢包率,性能优于其它算法。     

改进的基于蚁群算法的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中传感器节点随机分布造成能耗不均和“热区”等问题,提出了一种改进的基于蚁群算法的非均匀分簇路由协议。该协议也采用“轮”方式运行,每轮簇首选举开始阶段,根据节点剩余能量、节点密度,结合节点到Sink节点的距离来构造不均匀的竞选半径,每个节点根据竞选半径范围内邻居节点计算剩余能量比及距离偏差平均值,从而计算出其簇首竞争等待时间,采用时间等候簇首竞选机制来选举出簇首,平衡簇内的通信能耗;数据传输阶段,考虑剩余能量、通信能耗、链路质量、传输时延等因素,采用改进的蚁群算法构造最优传输路径,数据传输的同时更新信息素,从而达到自适应、动态优化地建立和维护传输路径。仿真结果表明,该路由协议能有效节约能量和均衡能耗,延长网络生命周期,改善链路质量,减少传输时延。