基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

路由技术是无线传感器网络(WSNs)的关键技术。基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法具有蚁群算法的自组织、正反馈和并行性的特点,在构造WSNs的最优路由时有很好的性能。介绍了蚁群算法的数学模型,着重从启发因子的构建方式上描述了当前典型的基于蚁群的路由算法,并比较分析了这些算法的特点及存在问题,在此基础上给出了设计启发因子的方法,为进一步研究提供了一些解决思路。     

基于改进蚁群优化的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络节点能量、通信能力有限等特点,提出了一种改进蚁群优化的路由算法,算法对下一节点的选择充分考虑了通信距离和剩余能量等因素,将蚂蚁搜索行为集中到最优解附近,为避免早熟收敛行为的发生,将信息素轨迹的值域范围进行限制,通过对信息素轨迹的平滑化,快速逼近无线传感器网络最优路径;仿真结果证明,该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数量和链路长度,延长了网络生命期。     

一种无线传感器网络蚁群优化路由算法

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.将蚁群优化算法(ACO)应用于无线传感器网络的路由,提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法.该算法利用蚁群的自组织、自适应和动态寻优能力进行网络优化路径的建立与维护,采用Stigmergy的概念来减少控制信息的流量,以实现网络数据的高效传输.仿真分析表明,该算法和DD算法相比在传输延时方面性能相当,在路由代价方面效果显著.另外,该算法还具有可靠性高、适应性强等优点,并能够根据需要实现网络的拥堵控制和能量均衡等综合优化.     

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。     

探析基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法优化

近些年来,随着时代经济的飞速发展以及科学技术的日新月异,现代化无线通信和电子技术日益成熟,以至于多功能和低功耗的微型无线通信传感器节点迅速发展起来.同时无线传感器网络作为一种小体积和低功耗的无线多跳网络,涵盖了分布式信息手机、无线通信技术以及数据处理3大技术.在对基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法优化进行了研究,分析了无线传感器网络的基本定义、特征以及基本体系结构,分析了无线网络传感器路由协议的基本目标、算法设计的瓶颈以及其基本分类,探讨总结了基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法优化的实现过程.     

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。     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由的优化

为了延长无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的生命周期,均衡各个节点间能量消耗,针对现有的WSN路由优化算法存在的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路由优化算法;首先通过对蚁群算法和遗传算法的优劣性比较,在蚁群算法的基础上,结合遗传算法的选择、交叉和变异的操作,从而提高蚁群算法的搜索速度和寻优能力;最优路径评价函数综合考虑节点能耗及节点的剩余能量,使剩余能量多的节点优先参与数据转发,均衡节点间的能量消耗;通过与经典蚁群算法及遗传算法的对比实验表明,随着数据转发轮数增加,改进的蚁群算法能耗小,剩余能量多,网络生命周期明显延长;随着整个网络运行时间的增长,改进的蚁群算法,节点均衡能耗性好,最优路径搜索的成功率也明显优于其他两种算法。     

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.     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络的路由优化

结合无线传感器网络的特点,即能量有限,在无线传感网络路由中引入蚁群算法,并提出改进的IARA算法。在考虑节点的能量、传输方向和节点间距离等因素的基础上,结合Matlab仿真以及解析数值等方法,具体从如下几方面改进蚁群算法,其一启发函数;其二更新信息素;其三概率选择公式。通过仿真表明,该算法具有多方面优势,具体体现在能量消耗少以及生存周期长等方面。     

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。     

基于改进蚁群的无线传感器网络路由*

在结合无线传感器网络的情况下,利用蚁群算法对无线传感器网络路由在MATLAB中进行了仿真,并对基本的蚁群算法作了改进,取得了较好的结果。     

WSNs中路由与能量收集速率的联合优化

针对带有能量收集装置的无线传感器网络(WSNs),提出了一种路由与能量收集速率联合优化的算法。通过规划节点能量收集装置的规格和网络路由,使WSNs在满足预算约束下达到最大的数据采集速率。算法将问题建模为一个组合优化问题,并通过凸松弛和变量离散化算法,得到一组次优结果,避免了高复杂度的穷举遍历。仿真结果表明:在不同的网络规模下,该算法性能均优于对比算法。     

一种分布式能量高效的WSNs非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络(WSNs)多跳通信方式中存在的"热区"问题,提出了一种分布式的、能量高效的非均匀分簇(DEEUC)路由协议。该协议将节点的剩余能量作为簇首选择的一个重要指标,候选簇首由上轮簇首根据簇内成员节点的剩余能量指定,候选簇首能否最终成簇首也是其能量竞争的结果。在DEEUC协议中,簇首以多跳的方式与基站进行通信并选择正向单位能耗最小的邻居簇首作为路由节点以节约能耗。仿真实验表明:DEEUC能较好地提高网络能效,延长网络生存时间。     

基于蚁群算法的一种能量高效路由算法的研究*

为了达到在信息传输路径上节能的目的,提出了一种基于蚁群算法的节能路由算法。该算法根据节点当前可用能量选择下一跳节点,按照节点经过的人工蚂蚁数选择数据汇聚节点,最终达到能量均衡使用和降低通信量的目的。经仿真计算证明该算法能合理地选择路由,节能效果明显,进一步延长了网络生存期。     

基于改进人工蜂群算法的WSNs覆盖优化

随着无线传感器网络（WSNs）被广泛地应用,覆盖优化问题已经成为网络服务质量中的一个关键问题。针对基本人工蜂群（ABC）算法的缺陷,基于混沌优化和自适应变化提出了一种改进的ABC（IABC）算法;并在此基础上,设计了基于IABC算法的动态网络覆盖优化方案。实验结果表明：IABC算法明显改善了基本ABC算法的缺陷,有效地延长了网络寿命,保证了网络的服务质量。     

基于优化蚁群算法的无线传感器网络信任模型

无线传感器网络(WSNs)会受到很多因素的影响,包括无线链路干扰,缺乏物理保护等,使其对于恶意节点的攻击显得很脆弱,从而成为妥协节点.为了解决这些网络安全问题,提出一种基于优化蚁群算法的信任模型.这个模型由信息素更新、路径质量评估、信任度评估和惩罚与奖励机制构成.此外,为了提高全局信息素计算的准确性,在计算全局信息素时引入了最优解保留策略.仿真结果表明:该信任模型具有更高的性能和可靠性,更加适合WSNs.