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。     

混合计算智能算法在WSN路由优化中的应用

研究无线传感器(WSN)路由优化问题,传统路由过程传感器能量消耗过大,就会造成节点的早死亡。如不能提供很好的节点能量,使网络生存困难。为了减少WSN能量消耗,延长网络生存时间,提出一种利用混合计算智能优化算法。采用遗传算法全局快速收敛优点,并融入蚁群算法的每一次迭代中,加快蚁群算法收敛速度,达到具有很强的全局搜索能力,最后对WSN路由优化问题求解。仿真结果表明,混合智能算法提高了节点能量利用效率,延长了网络生存时间。     

基于FCM聚类和蚁群优化的WSN路由算法

在无线传感器网络(WSN)中生命周期的研究中,提出一种基于LEACH协议、Fuzzy C-Means(FCM)聚类算法和蚁群算法的改进路由算法。首先在预处理阶段FCM聚类算法将节点距离形成多个簇,避免每轮成簇造成能量浪费。然后在数据传输阶段使用蚁群算法寻找从簇头到基站的最优路径。仿真结果表明,该算法与LEACH协议相比,能够有效减少能量消耗、延长网络寿命。     

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。     

蚁群算法在LEACH路由协议中的应用

减少网络能量损失,增加网络的生成时间是无线传感网络的重要研究内容。LEACH是针对无线传感网络设计的低功耗自适应的路由算法。但是传统LEACH路由算法存在簇首开销过大、簇规模分布不均匀等问题。针对LEACH算法存在的缺点,从成簇方式和簇头路由拓扑提出改进方案,成簇半径随着距离Sink节点的增加而减小,簇首间采用蚁群算法进行路由优化。实验从网络节点存活的节点数目和节点的平均耗能两个指标对仿真结果进行评价,仿真结果显示改进算法网络的生存时间比传统结果提高了15％,节点平均能耗降低20％。改进算法可有效减少网络的总能量消耗,均衡网络的负载。     

遗传算法在WSN路由协议设计中的研究与应用

和传统无线网络的节点相比,无线传感器网络的节点有其特殊的地方:电源能量有限,通信能力有限以及计算能力有限,网络拓扑结构更加不稳定,这些特性使得以前研究很多的无线自组织网的网络路由协议不能直接应用于无线传感器网络.提出基于遗传算法思想来设计和优化无线传感器网络的路由协议,使得源节点和目的节点之间以及中间节点之间存在多条最佳路径,节点在进行路由选择的同时,最大限度来保证网络各节点的总体能量消耗最少,最终保证整个网络的残存性能有进一步的提高.     

一种基于蚁群算法的WSN路由算法

针对蚁群算法（Ant Colony 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,减少其最优路径上的信息素浓度,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。     

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。     

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.     

蚁群算法在无线传感器网络路由中的应用研究

设计合理的路由算法是无线传感器网络中的核心问题之一。基于蚁群算法提出了一种可用于无线传感器网络的单播路由算法,该算法利用蚁群算法正反馈及分布式计算的特点寻找从源节点目的节点的最少跳数路径。仿真实验证明了该算法是合理的及有效的,具有可扩展性的特点,同时在收敛速度和鲁棒性上优于典型的单播路由算法。     

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。     

基于蚁群优化的ZigBee传感器网络QoS路由算法

针对ZigBee无线多媒体传感器网络(WMSNs)资源受限的特点,提出一种改进的基于蚁群优化的QoS路由算法AZ-WMSN-QR.其核心思想是通过加权法将通信时延、时延抖动及能量均衡性等QoS指标组合成一个主目标,进而评估链路的QoS主目标值,寻找符合QoS需求的目标值最大的路径,实现服务质量最优.仿真显示,AZ-WMSN-QR算法在多约束QoS路由问题上能实现网络资源优化组合,与基本蚁群路由算法相比,不仅能够减少网络总能耗,还能有效延长网络寿命,更适用于基于ZigBee的WMSNs.     

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。     

传感器网络中基于蚁群优化的谣传协议*

谣传协议是传感器网络中基于数据查询的路由协议,它使用随机方式生成路由,形成的数据传输路径不是最优路径,并且可能存在回路。为此,提出一种基于蚁群优化的谣传协议。该协议将蚁群分成查询蚂蚁和事件蚂蚁两个种群。当两个种群的蚂蚁相遇时,则形成查询路径。该协议解决了谣传协议中的回路问题,算法收敛性好,建立完整查询路由的概率比谣传协议的要大,传输数据所需的能量消耗比谣传协议的要少,是一种能量高效的数据查询协议。     

基于蚁群算法的路由协议在TinyOS中的实现

为了提高无线传感器网络(WSNs)的通信链路质量,在TinyOS系统中实现了基于蚁群算法的路由协议,该协议采用多跳的通信方式,为应用程序提供较为可靠的数据传输服务。结合Zig Bee网络的体系结构,详述了该协议的实现流程。通过TOSSIM仿真平台对该协议进行了验证,仿真结果表明:基于蚁群算法的路由协议能够在降低丢包率和传输延时的同时平衡节点的能量消耗,进而延长整个网络的存活时间。     

蚁群算法在QoS网络路由中的应用

采用蚁群算法求解包含延迟、延迟抖动、带宽、丢包率和最小花费等约束条件在内的QoS单播路由问题。实验仿真表明该算法能快速有效地求得路由最优解。     

无线mesh网中基于蚁群算法的多约束QoS路由研究

针对多约束QoS路由问题的求解,现今并没有有效的近似算法,一般采用启发式算法求解。先介绍了QoS、QoS的各种参数指标以及多约束QoS路由的定义,接着通过移动Ad-hoc网和无线mesh网络的异同的比较,根据Ad-hoc网络的研究现状,分析了蚁群算法在无线mesh网络中QoS研究的可行性。     

基于蚁群优化的无线传感器网络能耗均衡路由算法

针对无线传感器网络中节点能量受限的特点,将蚁群优化算法(ACO)应用于无线传感器网络,同时考虑了通信路径长度和节点剩余能量等因素,提出了具有能量意识的无线传感器网络路由算法,从多方面解决了节点间的能耗不均衡问题。该算法在OMNET++平台下仿真结果表明,与Ant-Net、ACRA算法相比在能耗不均衡和传输延迟等方面有了较大改进,实现了全网节点的能耗均衡,有效延长了网络生命期,减小了传输时延。     

基于协同进化蚁群算法的多播QoS路由算法

提出一种基于协同进化蚁群算法的求解QoS（Quality of Service）多播路由问题的新算法。算法中控制参数及路由选择策略根据迭代过程所处的不同阶段自适应调整。综合考虑QoS路由中所有约束条件的同时,也充分考虑各个约束自身的独立特性。仿真结果证明了算法收敛速度快,能满足实际网络服务质量的要求。     

基于蚁群算法优化SA的WMN路由设计与仿真

针对现有的无线网状网(WMN)路由协议在实际无线信道环境下性能降低的问题,提出了一种基于蚁群模拟退火(ASA)算法的WMN的路由算法.该算法吸收了蚁群算法的适应性、鲁棒性及本质上并行性的优点,并利用模拟退火(SA)算法调整路由的搜索方向,使蚁群算法的早熟现象和收敛速度得到了改善.对该算法进行仿真研究,结果表明:该算法在数据包的转发率、端到端延时数据丢失率和归一化路由开销等方面要比常规路由协议优秀很多,大大提高了系统的可靠性、鲁棒性,增强了通信网络的自适应能力.该算法用于WMN路由协议是可行的、有效的.