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.     

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.     

基于改进蚁群算法的无线传感网络路由算法研究

针对无线传感网络能量消耗不均及节点过早死亡等问题,提出一种新的基于改进蚁群算法的路由算法。在网络结构方面,加入网络分隔带和搜索角,并结合节点剩余能量,共同限制下一跳节点的转移概率;同时改进启发函数,加入能量影响因子,增强算法寻优,避免陷入局部最优;在信息素更新方面,引入阈值机制并设立最优路径权重值来寻找最优路径。仿真结果表明,改进后的算法能够进一步降低网络能耗,延长网络生命周期。     

基于改进蚁群优化的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络节点能量、通信能力有限等特点,提出了一种改进蚁群优化的路由算法,算法对下一节点的选择充分考虑了通信距离和剩余能量等因素,将蚂蚁搜索行为集中到最优解附近,为避免早熟收敛行为的发生,将信息素轨迹的值域范围进行限制,通过对信息素轨迹的平滑化,快速逼近无线传感器网络最优路径;仿真结果证明,该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数量和链路长度,延长了网络生命期。     

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。     

WSN中改进蚁群算法求解移动代理问题*

关于求解无线传感器网络中移动代理迁移路径问题,在蚁群系统基础上对蚁群算法进行改进,使算法更适用于无线传感器网络环境。从大量初始化路径中选出部分最优路径留下信息素,而且考虑节点的剩余能量,从而引导蚂蚁选择不同的路径;同时,针对无线传感器网络节点通信能力有限的特点,为了避免无效路径的产生引入变异操作。理论分析和仿真实验表明,改进后的蚁群算法增强了算法的全局搜索能力并有效求解无线传感器网络移动代理迁移路径问题。     

蚁群优化的无线传感器网络路由仿真研究

针对无线传感器节点提供能鼍的电池有限,因此无线传感器网络的路由设计应有效地利用能量.为了有效地延长网络的生命周期,提出了一种基于蚁群优化的尤线传感器网络路由算法.首先根据节点剩余的能量进行簇头选择;然后通过简单易于实现、支持多路径的蚁群算法进行路由选择,通过相邻簇头节点间广播各自的距离和剩余能景信息,在整个网络中建立与更新簇头间的蚁群信息素浓度;最后根据蚁群信息素浓度计算各相邻簇头被选择作为下一跳的概率,从而形成网络簇间路由.在NS2平台下进行了仿真实验,实验结果表明,与LEAcH算法相比,减少了平均能耗,网络存活节点数增加,有效地延长了网络生命期.结果证明,蚁群算法在无线传感器网络中能够很好的找到最佳路由.     

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。     

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。     

一种基于分簇蚁群策略的无线传感器网络路由算法

如何最大化地延长网络的生存时间是无线传感器（WSN）网络研究的核心问题.基于分簇策略,提出一种能量有效的路由算法（EEA）.该算法利用分簇原理减少了参与寻找最优路径的节点数,从而降低了系统的能耗.同时设计一种改进的最优路径评价标准,该标准兼顾了传输路径上各节点的剩余能量和最优路径上总的能量消耗.仿真结果表明,与其他蚁群策略的路由算法（如：基于蚁群算法的路由算法（ARA）和EEAWSN）相比,该算法能在寻找最优路径时避开剩余能量少的节点,使最优路径上各节点的能量呈整体性衰落,从而沿长了网络的寿命.     

Secure Routing Protocol based on Multi-objective Ant-colony-optimization for wireless sensor networks

To solve the problem of achieving the maximum network security goal with lower energy consumption in wireless sensor networks, this paper proposes a Secure Routing Protocol based on Multi-objective Ant-colony-optimization (SRPMA) for wireless sensor networks. The ant colony algorithm is improved to be a multi-objective routing algorithm with considering the residual energy of nodes and the trust value of a rout path as two optimization objectives, in which a rout path is produced through the multi pheromone information and the multi heuristic information consisting of two objective functions. The node trust evaluation model is established by using an improved D-S evidence theory with confliction preprocessing to evaluate nodes trust degree. The multi-objective routing result is obtained by using the Pareto optimal solution mechanism by using the external archive method with a crowding distance criterion. The simulation results conducted with NS2 show that the proposed algorithm can achieve desired performance against the black hole attack in WSN routing.     

基于改进蚁群算法的LEACH协议研究

针对LEACH协议在数据传输阶段,簇首与汇聚节点之间采用单跳模式传输数据使得能量消耗快并且不均衡的问题,提出一种基于改进蚁群算法的新型路由协议。该协议利用了能耗因子对蚁群转移概率以及信息素更新进行改进,充分考虑了节点的剩余能量和节点间距离,通过信息素的建立和更新,寻找簇首节点和基站之间的最优传输路径,进行多跳传输模式,从而均衡簇首节点能量消耗。仿真实验结果表明,改进后的ACO-BEC协议较之于LEACH协议,能够有效降低了整个网络能量消耗,延长了网络寿命。     

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。     

基于蚁群的无线传感网最大化生存时间路由

为提高无线传感网的生存时间,对基于蚁群算法的最大化生存时间路由(MLRAC)进行了研究。该路由利用链路能耗模型和节点发送数据概率,计算一个数据收集周期内节点总能耗。同时考虑节点初始能量,建立了最大化生存时间路由的最优模型。为求解该最优模型,在经典蚁群算法的基础上,提出修正的蚁群算法。该算法采用新的邻居节点转发概率公式、信息素更新公式和分组探测方法,经过一定的迭代计算获得网络生存时间的最优值和每个节点的最优发送数据概率。最后,Sink节点洪泛通知网络中所有节点。节点根据接收到的最优概率,选择数据分组未经过的邻居节点发送数据。仿真实验表明,经过一定时间的迭代,MLRAC的生存时间可以收敛到最优值。该算法能延长网络生存时间,在一定的条件下,MLRAC算法比PEDAP、LET、Ratio-w、Sum-w等算法更优。     

长链型无线传感器网络QoS路由优化的研究*

针对输电线路监测系统对无线传感器网络实时性和可靠性要求较高的特点,在抽象出的长链型传感器网络QoS路由模型中把网络带宽、时延、跳数、收包率作为链路约束,寻求网络中的最优数据传输路径。考虑到基本蚁群算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出一种用自适应蚁群算法求解最优路径的方法。仿真结果表明,改进的算法通过自适应地调整信息素挥发因子,能够快速地找到满足约束的最优路径,网络规模越大其优势越明显,保证了用于输电线路监测的无线传感器网络数据传输的服务质量。     

基于元胞蚁群优化算法的农业无线传感器网络路由研究

无线传感器网络(WSNs)进行农业信息采集时,针对传感器节点数量多,能量消耗不均衡的特点,提出基于元胞蚁群优化(CACO)的WSNs路由算法。算法将网络中的节点映射成CACO算法中的元胞,通过改进蚂蚁信息素更新模型,引入睡眠唤醒机制,有效地减少了节点间的通信,从而改善能量消耗不均衡。仿真结果表明:该算法有效地减少了网络耗能、节点消亡数量,延长了网络生命期。     

基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议

由于传统的簇状树形无线传感器网络路由协议簇首能耗方差较大,导致存活节点数量和节点剩余能量较少,降低了无线传感器网络的使用寿命,为此设计一种基于云安全模型的簇状树形无线传感器网络路由协议。通过计算簇状树形无线传感器网络在接收与发送数据时的传输能耗,利用云安全模型获取云安全态势各种要素之间的不确定关系,预测节点的综合信任值,以预测结果为基础,采用蚁群算法获取分区节点的最优路径,完成簇状树形无线传感器网络路由协议。实验结果表明,本文设计的路由协议簇首能耗方差较小,存活节点数和节点剩余能量更多,接收数据包量比其他2种协议分别高出了48.1%和22.6%。由此可见,本文设计的路由协议延长了簇状树形无线传感器网络的使用寿命。