一种优化WSN节点能耗的自适应多区域分层路由算法

无线传感器网络由传感节点和sink节点构成,传感节点由于采用电池供电,每个节点的能耗均可能影响整个网络的生命周期,因此,研究降低节点能耗、提高节点生存时间的方法具有重要意义.通过研究网络节点能耗均衡方法,以期提高整个网络的生命周期.首先,研究无线传感器网络的生存时间优化模型,然后设计支持生存时间优化的自适应多区域分层路由算法(SARMAL).MATLAB仿真实验表明,对于节点分布较稀疏或监测区域较大的网络,SARMAL算法性能较好,设计的算法可以较好的延长网络生存时间.     

一种动态自适应蚁群算法

针对传统蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺陷,提出了一种动态自适应蚁群算法。该算法对传统的MMAS蚁群算法中的信息素进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法和传统的MMAS蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的稳定性和收敛性。     

一种具有动态自适应特征的改进的蚁群优化策略

蚁群算法是一种有启发式搜索特性的仿生优化算法,在实际的应用中蚁群算法会表现出搜索速度慢、易于陷入局部最优以致算法停滞等缺点。提出一种改进的蚁群优化策略,当算法出现停滞时自适应地更改各路径上的局部信息素量大小,从而使它们的信息素差距动态地减小,以便于在后续的搜索中找出全局最优解。经过仿真实验表明,改进后的算法能发现更好的最优解。     

一种新型自适应路由算法

自适应路由算法能够根据网络状态选择路径,可以最大限度地提高网络的性能。构造了一种新型的路由表,设计了基于粒子群优化的自适应网络路由算法（PSORA）。在局域网环境下,对PSORA和基于跳计数准则的RIP的模拟试验表明,在相同的网络负载下PSORA的路由表构造时间略大于RIP,但当网络拓扑变化时,PSORA的收敛速度明显优于RIP。提出的自适应的路由算法能够根据网络变化快速收敛,具有较好的应用价值。     

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。     

一种自适应的3G网络流媒体速率控制算法

在3G移动无线网络中,流媒体的服务质量不仅受限于无线链路的不稳定特性,如时延、抖动、丢包率等,客户端的缓存与处理能力也是重要的制约要素,为自适应速率控制算法的研究带来了很大的挑战.本文首先介绍了在3G网络中流媒体自适应传输的机制和研究现状,然后分析了点对点自适应传输的策略问题,并综合考虑通信链路与客户端能力问题,提出了基于客户端缓存的AIMD自适应速率控制算法(ABB-AIMD),最后通过仿真实验对算法进行验证.     

一种新的基于自适应蚁群算法的QOS单播路由策略

分析现有的路由策略的不足的基础上，提出了一种基于自适应的蚁群算法的新的路由策略，该策略将蚁群算法、带宽和时延波动约束控制结合控制路由选择，仿真结果表明该策略与Static Routing和Session Routing相比具有更优的时延和丢包率。能够有效的提高网络的服务质量。     

移动网络中基于数据到达速率的数据传输能耗优化策略

数据传输能耗是移动网络能耗的重要部分,提高数据传输能耗效率是优化移动网络能耗的重要课题。考虑数据具有传输延时的要求,研究了基于数据到达速率的数据传输平均能耗最小化问题。利用无线信道质量随机变化的特征,构建基于数据到达速率的平均能耗最小化问题,然后将其转化为最优停止问题,证明最优停止规则存在。最后通过求解最优近视停止规则来获得各侦测时刻的最优传输速率阈值,实现基于数据到达速率的数据传输能耗优化策略。对提出的策略与其他策略就平均能耗、平均传递率和平均调度周期进行了仿真对比,结果表明提出的策略具有较小的平均能耗和较高的平均传递率,取得了较好的能耗优化效果。     

基于蚁群算法的理性自适应路由研究

动态路由是随着网络动态拓扑结构和通信流量的变化而自动调整的过程，其性能的优劣对整个网络的性能至关重要。本文介绍了基于蚁群算法对动态路由问题进行优化的理性研究，采用蚁群优化算法搜集网络最新信息， 通过改进选择策略，动态更新路由表项和节点状态信息，解决网络的负载均衡问题，提高网络性能。     

一种无线传感器网络覆盖能耗平衡优化策略

在无线传感器网络中,对目标区域的覆盖程度以及网络能耗是衡量其性能的重要指标,通过对节点的合理配置,有利于保证网络覆盖,平衡网络能耗。针对节点感知距离可调的无线传感器网络,提出了一种无线传感器网络覆盖能耗平衡优化策略,该策略以满足一定的网络区域覆盖质量为前提,以覆盖能耗平衡为优化目标,采用粒子群算法,首先对网络中的节点布局进行动态优化,在此基础上通过合理调整节点感知距离,使得网络覆盖能耗性能最优。仿真结果表明,与传统节能覆盖方案相比,该策略能够有效减少感知重叠区和感知盲区,提高网络区域覆盖质量,降低网络能耗。     

基于蚁群优化的WSN能耗均衡链状路由协议

为了从路由技术的角度解决无线传感器网络的能耗问题,综合蚁群优化算法和PEGASIS协议的思想提出了ACO-PEGASIS路由协议;该协议采用蚁群优化算法构建通信链,解决了PEGASIS协议中由于贪婪算法的局部性产生的相邻节点间的长链问题;并在成链过程中综合考虑节点间距离、节点剩余能量等因子,以均衡全网的能量消耗;同时根据距离和能量因素选取链头节点并采用一定措施降低链头重选次数;仿真结果表明,与PEGASIS协议相比,该协议更加有效地均衡了全网的能量消耗,延长了网络的生存周期。     

基于能耗指导分布式网络分簇路由优化设计

针对传统能耗管理和路由设计模型不能对非均匀分布的异构网络进行自适应能量补给和能量均衡分配的问题,提出一种基于能耗指导的分布式网络分簇路由优化设计方案。对网络模型进行构建,设计异构非均匀分布式网络的能量采集模型和能量消耗模型,以最小网络能耗均衡为指导,设计出优化的网络分簇路由算法。得到基于能耗指导模型的分布式网络路由优化数据分发机制,使网络能耗最低,节点存活性最好,且性能最高。实验结果表明,采用该算法进行分布式网络能耗指导,实现分簇路由优化设计,能够显著降低网络的能耗,有效提高网络生存期和覆盖率,分布式网络的吐吞量也得到提高。     

面向时延优化的Overlay路由策略研究

路由扩展性是Overlay网络的研究热点,其中网络时延作为Overlay路由性能的一个关键指标已成为重点研究内容之一.文中对Overlay路由及其扩展性问题进行描述,并在此基础上进行数学建模和分析.针对时延优化目标,提出一种基于蚁群算法的单跳路由路径策略来处理邻居节点集合维护的问题:通过蚂蚁爬行的过程建立邻居节点集合,并根据设定的质量评估函数进行修剪来控制每个节点上维护的邻居节点集合大小.通过仿真实验对Overlay路由性能进行的分析,证实了Overlay路由在时延优化方面的可行性,同时实验结果表明了ACOHPR在对平均时延影响很小的情况下能够有效地降低每个节点的邻居节点集合大小.     

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。     

基于能量消耗的网格路由协议

基于移动AdHoc网络环境中的节点能量消耗速度,提出一种新的网格路由协议。定义一个计算节点能量消耗速度的函数,以该函数值为路由参数,结合Floyed算法进行最优路径选择。与原有协议的比较结果表明,该协议可以降低节点能耗,延长网络生命周期。     

基于改进蚁群算法的WSN能量均衡路由算法

WSN节点大都分布散乱，无法及时进行电池的更换，所以易出现网络能耗不均，重要节点过早消耗殆尽，故提出一种优化改进蚁群算法的路由算法，运用网络分层带和限制搜索角，引入介能距离和梯度函数，并在概率函数中加入能量因子等，来增长网络周期，增强寻优能力，降低能量消耗，避免先行陷入局部最优。通过仿真实验表明，该改进算法确实能够克服经典蚁群算法的缺陷，实现高效实时的优化路由。     

基于蚁群算法的Ad Hoc网络能量均衡路由协议

AdHoc网络路由协议的研究是AdHoe网络研究的重点之一,其中在节点能量、网络生命周期方面还存在问题有待解决。针对现有的路由算法对链路整体能量、单点能量之间的关系考虑的不足,该文综合分析链路平均能量与最小能量对网络生存期的影响,将链路平均能量与单点最小能量的乘积作为信息素的计算方法对蚁群算法进行改进,提出了基于蚁群算法的AdHoe网络能量均衡路由协议（ACEBR）。与AODV等协议进行对比,实验仿真结果表明,改进后的协议减少了节点的死亡数,延长了网络的生存周期。     

基于改进蚁群算法的网络负载均衡路由优化

最短路径优先的路由控制策略在解决突发业务模式下的拥塞问题上存在不足,针对该问题,采用随机选择尺度因子实现负载均衡,增加路由器向所有相邻路由器转发分组的机会。设计路由算法模拟器,完成改进蚁群网络路由优化算法在4种典型网络上的仿真。以CHINANET为例的对比实验表明,在重负载情况下,改进的蚁群网络路由优化算法能获得较高的吞吐量、较低的平均时延与丢包率。     

能耗自选演进机制的延迟容忍网络路由算法

为了提高延迟容忍网络中数据投递过程节点能耗管理效率、改善数据在网络中的转发效率等,本文引入节点间能耗博弈模型,进而提出了一种基于能耗自选演进机制的延迟容忍网络路由算法（Efficient Routing Mechanism for Delay Tolerant Network based on Energy Consumption Strategy）,根据泛洪路由策略设计数据投递机制,数据在网络中转发时,节点依据自身能量剩余状态制定相应的投递操作,对首先将数据投递至目的节点的中间节点予以一个单位的奖励,利用节点策略博弈模型选取合理的数据投递操作,以此改善节点转发数据能量消耗,从而提高数据投递能量管理效率,并提高数据转发效率.仿真验证表明：所提算法与对照算法相比在数据投递率、传输时延、网络开销等性能指标上表现出较好效果.