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。     

基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法

提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络按需多路节能路由算法.该算法综合了蚁群优化算法和AODV路由协议的思想.通过蚂蚁并行地在源节点和目的节点之间建立多路径路由,提高了网络数据传输的实时性、延长了整个网络的生命期.仿真结果表明.该算法与多种群蚁群优化路由算法、基本蚁群算法相比,在整个网络的生命期和节能方面效果显著.     

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.     

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.     

蚁群优化的传感器网络路由算法

研究优化无线传感器设计,由于无线传感器通信能力、节点能量有限,远程环境下无法更换能源,节点能耗引起网络生命过短.在综合考虑了传感器节点剩余能量,为了延长网络生命周期,提出一种蚁群优化的无线传感器路由算法.算法根据节点当前剩余能量进行簇头选举,然后通过蚁群算法根据传感器节点距离和能量信息进行路由选择,并不断的更新簇头间的...     

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。     

无线传感器网络中分簇路由优化算法

针对节点能量过快消耗和节点之间的数据传输冗余现象以及路由转换问题的不足,提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由控制优化算法;该算法利用节点与锚节点之间的无向网络图的特征,将信息素与节点能量相融合,通过蚁群算法遍历全局节点的同时对局部采用信息素更新策略,从而可以有效地抵制节点能量过快消耗;仿真实验表明,该算法不仅可以提高节点之间收敛的速度,而且还达到了网络节点能量的均衡,进而延长了网络生存周期。     

基于蚁群优化的无线传感器网络最适路由算法

如何在资源有限的条件下进行实时、高效的数据路由是无线传感器网络的研究热点之一。针对不同应用设计目标的差异性问题,提出一种基于改进蚁群算法的最适路由选择算法。因设计目标的不同,引入一个新的路由选择度量,兼顾实时性、能源效率和负载均衡等方面,并结合蚁群算法的寻优特点,对无线传感器网络最适路由选择问题进行优化。仿真结果表明,最适路由选择算法能够在满足不同设计目标的前提下,延长网络寿命,实现无线传感器网络实时、高效的路由。     

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。     

基于蚁群优化的WSN功率自适应路由算法

为节省节点能量开销,延长无线传感器网络(WSN)的生命周期,在研究蚁群优化算法的基础上,提出一种基于蚁群优化的功率自适应路由算法。在蚂蚁寻路时考虑节点的传输方向、剩余能量和节点间距离。寻找到一条最优路径后,根据相邻两节点间的距离调整节点的发射功率,避免功率过大造成能量浪费。仿真实验结果表明,在节点非均匀分布的情况下,该算法能够有效节省网络开销,延长网络生命周期。     

无线传感器网络中基于关联度的多查询优化

无线传感器网络是一种以数据为中心的网络,用户通过基站向网络提出查询请求获取所需数据。如何通过多查询的优化来减少传感器节点的能耗以延长网络生命期是无线传感器网络中需要解决的关键问题之一。提出了基于关联度的多查询优化算法,其基本思想是节点通过节点与候选父亲节点之间的关联度来选择父节点,从而被相同查询覆盖的节点聚集成一个组,多个查询间共享组中节点的数据,在网络中对查询数据进行有效的融合,充分减少了网络的数据传输量,延长了网络的生命期。理论分析和模拟实验表明该算法可以充分减少数据传输量,从而达到节能的目的。     

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。     

无线传感器网络分层带宽自适应路由协议

在无线传感器网络(WSNs)中,节点能量使用严格受限,限制了网络的使用寿命。固定环带宽度的分层路由协议是一种有效的解决方法。在此基础上,提出了一种引入环带宽度自适应调整的路由机制。该机制根据节点剩余能量和传输数据能耗自动调整环带宽度,并决定节点是否参与网内数据报文的传输。采用Matlab作为仿真工具对该路由机制进行了仿真分析,结果表明:该算法通过调整环带宽度的方式能够有效延长网络使用寿命和维持网内负载均衡。     

基于QEA优化的WSNs簇间路由策略

无线传感器网络(WSNs)路由协议中采用多跳通信方式在一定程度上解决了单跳方式下簇头节点过早失能的问题,增强了网络通信的稳定性,提高网络能量的利用效率。但多跳方式使距离基站较近的簇头节点由于承担了大量数据转发任务,从而造成其过早死亡,出现网络空洞,缩短了生存周期。针对以上问题,提出基于量子进化算法(QEA)优化的分簇路由策略,通过QEA的多样性、快速收敛性、全局搜索能力强等特点,进行簇间路由的优化,从而有效均衡了簇头节点间的能耗。仿真结果表明:与经典LEACH协议和EEUC协议相比,基于QEA优化的簇间路由策略可以有效均衡簇头节点间能耗,延长网络生存周期。     

无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法

提出了一种无线传感器网络最大生命期聚合树路由算法,根据能量等限制条件建立线性规划模型。考虑到网络最大生命期是NP难问题,在算法复杂度较低情况下,将网络最大生命期问题转化为网络最小归一化负载问题,在建立最大归一化负载聚合树过程中,不断调整负载较重节点的数据转发压力,最终建立一棵负载较轻的数据融合树,实现了网络生命期的最大化。通过仿真验证了算法的性能,并表明所提出算法可以有效延长网络生命期。     

一种基于聚合度模型的WSNs双簇头分簇路由协议

在无线传感器网络（WSNs）中能量负载不均衡问题,影响了网络的生命周期。提出一种基于聚合度模型的WSNs双簇头分簇路由协议（DCHP）,DCHP协议将节点聚合度与剩余能量作为考虑因素引入阈值计算,从而使高剩余能量且聚合度高的节点优先选为第一簇头。在此基础上,根据簇内节点能量选出第二簇头,完成簇间多跳路由转发数据。仿真实验表明：DCHP协议能更好平衡网络能量负载问题,延长网络生命周期。     

无线传感器网络中多Sink节点位置部署研究

通过对随机分布的无线传感器网络节点密度和能量消耗的关系的分析,提出了无线传感器网络中多异构节点位置部署的区域密度优先(RDF)算法。此算法采用密度优先原则来决定Sink节点的放置位置,通过栅格和异构节点通信范围对网络进行区域划分。该算法比递归算法的异构节点放置位置优越,虽然在网络寿命上相接近,但远大于随机分布策略的寿命,且RDF更适合实际应用。通过仿真验证:该算法能够有效延长网络寿命和快速实现部署。