蚁群算法在无线传感器网络中的应用研究

针对蚁群算法（Ant ColoW System,ACS）在无线传感器网络路由中对网络拥塞问题和能量控制方面的不足,提出了一种改进的蚁群算法。该算法将蚁群的信息素与网络节点的能量结合起来,在蚁群算法收敛的同时,通过动态地调整信息素来减少其最优路径上的信息素浓度．通过采用最优、最差路径信息素全局更新策略加快搜索速度,避免了网络拥塞和个别节点能量消耗过快的问题。从而延长了整个网络的生命周期。通过实验验证了该方法的可行性,并给出了实验结果。     

一种蚁群竞争WSN能量均衡路由算法

针对无线传感器网络路由在能量控制和拥塞控制上的特殊要求，通过利用蚁群算法(ACS)对路由中最短路径的加速收敛的同时，兼顾网络节点能量均衡消耗，提出了一种新算法——AERA。该算法引入了多蚁群竞争机制，并将多蚁群挥发的信息素与网络节点能量参数共同构成路由控制因子。此算法能有效地控制网络拥塞，并使网络节点能量消耗相对均衡，延长了整个网络的生命周期，实现了高效路由与能量消耗的最优权衡。通过NS仿真实验验证了该方法的可行性，并给出了实验结果。     

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。     

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。     

蚁群算法在WSN路由协议中的应用

针对无线传感网络节点能量有限的特点,提出一种改进的蚁群算法,将蚂蚁信息素、网络节点能量和节点间的时延相结合,形成算法控制因子。仿真结果表明,该算法可以均衡网络中各个节点的能量消耗,延长整个网络的生命周期,缓解网络拥塞并降低平均传输时延。     

基于蚁群算法的LEACH协议研究

针对LEACH协议中簇头节点与汇聚节点之间采用单跳通信造成能量损耗过快的问题,提出了一种基于蚁群算法的LEACH协议,该算法利用蚁群算法易实现、支持多路径的特点,结合节点的剩余能量及传输距离,通过对网络中信息素浓度的建立和更新,达到降低簇头节点能量消耗过快的问题.仿真实验结果表明,该算法在降低能耗、延长网络生命周期等方...     

基于蚁群算法的能量均衡多路径路由算法的研究

本文对现有的基于蚁群算法的路由协议进行了深入的研究,并提出了一种基于蚁群算法的能量均衡多路径路由算法（ABMR）,该算法在蚂蚁数据包结构、信息素更新公式、信息素更新方式和多路径建立机制等方面作了改进。在信息素更新公式中综合考虑了路径的能量消耗速度、路径上剩余的最小能量、距离目的节点Sink的跳数和路径的拥塞程度。在信息素更新方式上,改变传统的信息素的累加更新方式,采用彻底的链路信息素更新方式,使网络负载更加均衡。ABMR的多路径生成机制可以在源节点和目的节点间更加合理的建立起多条路径。数据发送阶段,概率路由选择策略使数据流量均衡的注入无线传感器网络。本文在NS-2仿真环境下对ABMR协议进行仿真实验,仿真结果表明,和传统协议比较, ABMR协议在能量有效性、数据分组投递率以及分组端到端时延等方面都有一定的提高。     

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。     

动态传感器网络移动代理路由算法

提出一种基于蚁群优化的动态传感器网络移动代理能量有效路由算法.该算法设计了一种新的路径选择概率模型,使移动代理能找到一条从处理节点到目标节点之间的能量有效路径,该路径兼顾了路径能量消耗和节点剩余能量情况;该算法还制定了新的蚁群局部信息素再初始化规则,该规则在网络中发生动态变化的节点附近进行局部信息素再初始化,快速有效地更新最优路径.与其他算法相比,该算法能找到一条能量消耗较小,并且节点剩余能量较多的有效路径.     

传感器网络中基于模糊理论和蚁群的路由算法

在蚁群算法基础上引入模糊理论的概念,提出基于模糊理论和蚁群BFTAC(Based on Fuzzy Theory and Ant Colony)的路由算法。BFTAC算法前向蚂蚁在路径探索中,通过模糊综合评判法选择下一跳节点;信息素更新过程中,成功到达汇聚节点转化的后向蚂蚁根据对应的前向蚂蚁携带的网络信息增强路径信息素,而未成功到达的要削弱信息素;数据传输时,采用低能量节点休眠工作机制,以此达到均衡网络节点的能耗的目的。仿真实验表明,与基于能量有效蚁群算法(EEABR)进行比较,相同条件下BFTAC算法有效地减少了网络平均能量消耗,增强了网络节点的存活率。     

基于动态路由与蚁群优化的移动无线自组织网络算法

移动无线自组织网络(MANET)的移动性与动态性导致网络的服务质量较差,基于此,提出一种基于动态路由与蚁群优化的移动无线自组织网络算法。利用非线性节点拥塞度来增强拥塞度的差异,提出一种基于预测的链接断裂预防方案,基于动态路由设计了有效的路由搜索方案,基于蚁群的信息素参数有效的选择最优路由并实现路由维护。最终,详细的分析本算法的能量效率,计算出本算法的能耗较低。仿真试验结果表明本算法的吞吐量、传输延迟、传输可靠性以及能量效率均具有较好的性能,优于其他基于智能优化或同类型路由算法。     

Data aggregation in wireless sensor networks using ant colony algorithm

Data aggregation is important in energy constraint wireless sensor networks which exploits correlated sensing data and aggregates at the intermediate nodes to reduce the number of messages exchanged network. This paper considers the problem of constructing data aggregation tree in a wireless sensor network for a group of source nodes to send sensory data to a single sink node. The ant colony system provides a natural and intrinsic way of exploring search space in determining data aggregation. Moreover, we propose an ant colony algorithm for data aggregation in wireless sensor networks. Every ant will explore all possible paths from the source node to the sink node. The data aggregation tree is constructed by the accumulated pheromone. Simulations have shown that our algorithm can reduce significant energy costs.     

基于改进蚁群算法的WSN移动代理路由算法研究

提出了基于改进蚁群算法的无线传感器网络移动代理路由算法,在改进算法中引入了传感节点的剩余能量值、数据处理能力等新的启发因素,从而均衡了网络负载,降低了网络能耗和延时;状态转换规则的改进和自适应全局信息素更新策略的采用克服了基本蚁群算法的不足。仿真实验表明,提出的算法在全局性和收敛速度上均优于其他传统算法。     

无线传感器网络多种群蚁群优化路由算法*

从无线传感器网络自身的特点出发,在蚁群算法的基础上,提出了一种适合该网络的多种群蚁群优化路由算法(MACO)。该算法设计了一个新的能够均衡传输能量消耗和节点剩余能量的蚂蚁前向移动的选择概率模型,并且能得到多条优化路径,使得均衡网络的能量消耗。仿真实验表明,该算法能延长网络的生存时间,并且可以有效地缓解网络拥塞。     

一种基于蚁群优化的WSN拥塞控制算法*

针对无线传感器网络中由于拥塞引起的丢包和能量过度消耗等问题,提出了一种基于蚁群优化的拥塞控制算法以减轻WSN中的拥塞和改进网络性能。该算法充分考虑了给定时刻WSN的拥塞状况,分成三个阶段在源节点和sink节点间寻找一条最佳的路径,并及时地消除拥塞。仿真实验结果表明,该算法在网络吞吐量、丢包率、时延和能耗方面具有较好的综合网络性能。     

基于蚁群算法的无线传感器网络能量有效路由算法研究

本文结合蚁群算法的理论,提出了改进的能量有效路由算法(IEEABR),该算法在蚂蚁数据包结构、概率选择公式及信息素更新公式等方面做了改进.通过为前向蚂蚁与后向蚂蚁设计不同的报文结构提高了传输效率.概率选择过程中考虑邻居剩余能量的相对大小,能够避免蚂蚁选择能量较小的邻居作为下一跳,均衡了网络能量的消耗.让前向蚂蚁在路径搜...