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.     

蚁群算法在无线传感器网络中的应用研究

使用无线传感器节点有限的能量保证网络的寿命是无线传感器网络研究的重要问题,网络能量是否均衡消耗对网络寿命有着决定性的影响.为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化算法应用于无线传感器网络的路径选择,提出一种蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路由算法.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,使网络最优路径和能量均衡消耗之间进行平衡,以达到网络能量的优化均衡消耗,进而延长整个网络的寿命.进行了仿真实验,实验结果表明,与经典路由定向扩散算法相比,算法能有效地均衡网络节点的能量消耗为设计提供了有效的方法.     

基于动态联盟和蚁群算法的任务协同框架

单个节点能力受限,无线传感器节点需要协同完成任务。针对该问题,将协同任务分为感知子任务和计算子任务,提出基于动态联盟和蚁群算法的任务协同框架。根据应用需求选择感知节点形成初始联盟分配感知任务,当感知节点与节点总数的比值小于32%时,网络监测性能最优,引入自适应蚁群算法构建数据汇集路由树,利用同一任务数据的强相关性优化数据传输路径,从而降低通信能耗。     

蚁群算法在传感器网络数据融合中的应用

研究无线传感器网络数据融合优化问题,采集数据过程节点间存在大量的冗余数据,需对数据进行融合,提高数据传输效率。为了更好地消除冗余数据,提出一种采用蚁群算法的传感器网络数据融合方法。通过建立传感器数据的传输初始路由,再用蚁群算法找到最佳数据路由,即数据传输最优传感器节点序列,从而实现数据融合。仿真结果表明,蚁群算法能够有效消除冗余数据,减少网络中数据传输量,降低传感器节点能量消耗,延长整个网络的寿命。     

基于隶属云蚁群算法的长链型无线传感器网络路由优化

针对用于监测系统的长链树状无线传感器网络数据传输的实时性和高可靠性等要求,并考虑到近汇聚节点处易形成"漏斗"等问题,本文提出用基于云模型的多蚁群算法对无线传感器网络路由进行跨层优化的设计思想。算法通过种群间信息素的相互作用并行地完成路径的搜索并及时对信息素进行更新,在搜索的过程中把节点的时延、跳数、负载及分组成功率作为路径的启发值,利用多规则云发生器对更新策略中的信息素残留系数和信息素强度进行自适应调整。仿真结果表明,该路由算法能够保证无线传感器网络具有很强的实时性、可靠性及鲁棒性,实现了网络的负载平衡及拥塞控制机制。     

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。     

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.     

WSN中改进蚁群算法求解移动代理问题*

关于求解无线传感器网络中移动代理迁移路径问题,在蚁群系统基础上对蚁群算法进行改进,使算法更适用于无线传感器网络环境。从大量初始化路径中选出部分最优路径留下信息素,而且考虑节点的剩余能量,从而引导蚂蚁选择不同的路径;同时,针对无线传感器网络节点通信能力有限的特点,为了避免无效路径的产生引入变异操作。理论分析和仿真实验表明,改进后的蚁群算法增强了算法的全局搜索能力并有效求解无线传感器网络移动代理迁移路径问题。     

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。     

无线传感器网络路径寻优的仿真研究

研究无线传感器网络路径寻优问题.针对无线传感器网络路径寻优同时涉及到数据传输路径的长度、传感器节点能量以及整个网络的能量均量均衡,传统的数学模型对其进行求解存在求解时间长,速度慢,得到的路径并非最优,导致网络的能量不均衡,网络生命周期短.为了快速找到传感器网络最优路径,提出一种传感器路径混合寻优方法.算法首先利用遗传算法进行全局寻优,使网络最优路径稳定地分布在解空间区域,然后采用禁忌算法进行网络路径局部寻优,最后找到无线传感器最优路径.仿真结果表明,混合算法能快速找到无线传感器网络最优路径,且消耗的能量最少,有效实现了网络负载均衡,延长了网络的生命周期.     

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。     

基于智能算法的层次型多链WSN路由协议

路由协议设计是无线传感器网络的一个重要领域,可靠性、低开销、易于维护是无线传感器网络路由协议的设计目标。本文基于层次型拓扑控制思想,并在成链算法PEGASIS基础上引入智能成链策略,提出新的路由协议——HMCRP（Hierarchical Multi-Chain Routing Protocol）。HMCRP基于虚拟网格方式将网络划分为两层自治区域,简化拓扑复杂度;区域内节点按照蚁群算法成链,保证形成全局最优或较优的传输路径;提出链头选取公式,综合考虑节点性能、区域链的数据传输代价。通过matlab与omnet++相结合的仿真实验,与PEGASIS协议及其改进协议相比较,验证了HMCRP在延长网络生命周期、降低数据传输平均能耗以及提高数据接收率等方面的优势。     

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。     

无线多媒体传感器网络视频流多路径路由算法

无线多媒体传感器网络中的视频流传输,需要提供多样QoS保障.提出一种基于改进蚁群算法多路径路由算法ACMRA(ant colony based multipath routing algorithm),以寻找具有多种优先级路径的路径集,并对重要性不同的视频数据进行相应路径的选择.通过优化网络链路上人工信息素的初始分布,改进后的蚁群算法具有更快的可行路径发现速度及收敛速度.多路径机制的引入提高了网络数据吞吐量与视频传输性能,同时可均衡网络资源,延长网络生命.实验结果表明,算法ACMRA在网络性能、视频传榆性能与网络生命周期方面,较之其他路由算法具有明显优势.     

Study on the algorithm for smart community sensor network routing with adaptive optimization via cluster head election

To reduce the uneven energy consumption for the data transmission and extend network life of intelligent community sensor network, an adaptive routing optimized algorithm for intelligent community sensor networks with cluster head election is proposed. In this algorithm, a three-dimensional clustering method adapted to the structure of intelligent community sensor network is proposed. The three-dimensional clustering method uses the cluster head election mechanism based on minimizing the total transmission loss to optimize the energy of the intelligent community sensor network. Second, an adaptive ant colony propagation method is proposed to solve the problem of intercluster data propagation after clustering. With the best path finding algorithm of ant colony algorithm, energy balance routing with lower energy loss and lower packet error rate is proposed. Finally, the simulation results show that the algorithm has better performance in reducing energy consumption and delay, improving transmission efficiency and node survival time.     

基于多蚁群算法的无线传感器网络路由的跨层设计

针对事件驱动型无线传感器网络对数据传输的强实时性和高可靠性的要求,将统计获得的节点接入效率和负载队列长度等MAC层状态信息作为路由度量参数。考虑到蚂蚁网络算法在重负荷网络中存在传输延迟大、聚合速度慢等缺陷,提出了一种基于多蚁群算法的负载感知和高效接入的跨层路由协议,该协议把节点的单跳延迟、负载及带宽接入效率等参数作为路径的启发值进行路由优化。仿真结果表明,基于多蚁群算法的路由协议能够保证数据传输的实时性,能够实现无线传感器网络的拥塞控制及负载平衡。     

无线传感器网络簇头多跳路径路由算法

在LEACH协议特定簇头选取(DCHS)算法的基础上,提出了一种基于蚁群优化(ACO)的簇头间多跳路径(ACO-CHMP)路由算法。该算法先采用DCHS算法分簇,在稳态运行阶段,利用改进的ACO算法找到从距基站最近簇头节点到基站的遍历所有簇头节点的最优路径,然后从该簇头节点开始沿着最优路径进行数据传输到基站。仿真结果表明:与LEACH算法、DCHS算法和ACO算法相比,该算法极大地均衡了网络的能量消耗,延长了无线传感器网络生命周期。     

基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议

由于传统的簇状树形无线传感器网络路由协议簇首能耗方差较大,导致存活节点数量和节点剩余能量较少,降低了无线传感器网络的使用寿命,为此设计一种基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议.通过计算簇状树形无线传感器网络在接收与发送数据时的传输能耗,利用云安全模型获取云安全态势各种要素之间的不确定关系,预测节点的综合信任值...     

基于Grid-VFACO的数字化车间WSNs路由算法

针对数字化车间中无线传感器网络(WSNs)对数据采集频率高,能量消耗快,提出了基于网格和虚拟力导向的蚁群优化(Grid-VFACO)高能效WSNs路由算法。该算法根据最优簇首数将数据采集区划分成网格,在网格中采用基于候选者的机制选择簇首,实现簇首均匀分布。在簇首形成的上层网络中,利用节点间的虚拟吸引力作为蚁群算法中转移概率规则启发因子,寻找最优数据转发路径。仿真实验结果表明:该算法能够有效减少网络能耗,保证数字化车间WSNs长时间稳定地工作。