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中基于最大最小化的优化路由算法

无线传感器网络(WSN)由能量受限的节点组成,需要设计路由算法优化节点的能耗。文章以最大化网络生存时间为目标,基于最大最小化模型提出了优化路由算法,定义了数据发送矩阵,设计了转发节点选择机制,以避免路由回路;基于节点收发数据的能耗及剩余能量,设计了求解优化路由的数学规划模型,优化了传感器节点的数据发送路径和发送量,均衡了节点的能量消耗。仿真结果表明,该算法能有效地均衡节点的能耗,延长网络生存时间。     

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。     

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LEACH与蚁群算法的WSN路由机制及性能分析

无线传感器网络是实现远程监测的方法之一,由于能量和网络生存时间的限制,其路由协议必须维持较小的路由信息并尽可能的减少能量消耗。在分析经典的分层路由算法LEACH算法特点的基础上,针对较大规模的网络环境将LEACH算法与组合优化蚁群算法相结合,并在NS2环境下验证其性能。仿真结果表明:运用修改后的新路由优化算法,增加了网络中的数据包发送量,分散了网络中传感器节点的能量消耗,延长了网络的生存时间。     

WSN中基于灰狼和差分进化的簇首选择算法

为更好均衡无线传感器网络(WSN)的网络能耗、延长网络的生命周期，提出一种基于灰狼优化和差分进化的簇首选择算法。将差分进化算法混合到灰狼优化算法中，调整混合算法中的收敛因子与缩放因子，避免灰狼优化算法易陷入停滞状态的缺点；使用节点剩余能量及节点与基站的距离设计适应度函数，保证簇首的全局最优，使网络中节点的能量消耗更均衡。仿真结果表明，与LEACH协议、LEACH-E协议以及FIGWO协议相比，所提簇首选择算法能够更有效地均衡网络的能耗，延长网络的生存时间。     

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。     

NHLERE:应用蚁群算法的WSN路由算法

针对WSN中节点能量有限及节点间链路随机损耗特点,提出一种基于蚁群算法的用于无限传感器网络的路由算法-NHLERE,利用蚁群算法正反馈、分布式协作的特点,将距汇聚节点的跳数和链路质量信息融合到信息素的形成中,并将信息素和节点剩余能量作为启发信息,通过模拟蚂蚁的寻径行为形成并优化到达汇聚节点路由.实验结果表明,与LEPS相比NHLERE算法具有更高的数据传输效率,并能使网络内各节点能量消耗趋于均衡,从而延长WSN网络生命期.     

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。