一种无线多媒体传感器网络路径最优路由算法

介绍了无线多媒体传感网络(WMSN)路由的设计原则与策略,描述了路径最优的基本原理,最后从最优路径的选择、信息转发策略、节点能量消耗3个方面考虑,设计出路径最优路由算法。该算法与蚁群算法进行比较,实验结果表明,该算法在节点能量消耗、信息传送速度上都优于蚁群算法,尤其传速率提高了30%左右。     

云环境下基于改进蚁群算法的网络路由优化

针对云计算多元化复杂的网络结构环境,提出一种旨在改善网络路由的蚁群优化算法.新算法在原有蚁群算法智能寻优的基础上,加入网络节点在网审查机制,实时判断网络节点是否在网,选择最优解路径.仿真实验表明,改进算法能有效的改善因为网络节点在网情况的多变性而造成的部分路径失效的情况,进而缓解网络拥塞.     

基于BWAS的无线传感器网络静态分簇路由算法

为提高路径搜索效率,避免动态分簇较多的能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(BWAS)的无线传感器网络静态分簇路由算法.BWAS是对蚁群算法的改进,在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁,引入奖惩机制,加快了路径搜索速度.通过无线传感器网络静态分簇、簇内动态选举簇头,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,能减少路径寻优能量消耗,实现均衡能量管理,延长网络寿命,且具有较强的鲁棒性.通过与基于BWAS的动态分簇和基于蚁群算法的动态分簇路由的仿真实验相比较,证实了本算法的有效性.     

一种改进的蚁群WSN路由算法

针对能量控制和拥塞控制在无线传感器网络路由上的特殊要求,利用蚁群算法(Ant Colony System,ACS)对路由中最短路径加速收敛。为了促使网络节点能量消耗相对均衡,提出一种改进的蚁群路由算法。该算法将多蚁群挥发的信息素与网络节点剩余能量结合成算法控制因子,并且引入了多蚁群竞争机制来避免单一收敛。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较优权衡。最后通过Matlab仿真实验验证了该方法的可行性,并给出实验结果。     

WSN中动态自适应蚁群路由算法

路由问题是无线传感器网络的核心问题,采用动态自适应调整信息素的蚁群算法,克服了基本蚁群算法的搜索时间过长、易于陷于局部最优解等缺点;同时对无线传感器网络存在的节点能量、传输延时、网络生命周期等问题有明显的改善与提高;最后通过实验仿真证实了该算法的有效性.     

无线传感器网络动态分簇路由BWAS的算法研究

为加快无线传感器网络(WSN)路径搜索速度,减少了路径寻优能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(BWAS)算法的无线传感器网络动态分簇路由算法。该算法是基于WSN动态分簇能量管理模式,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,以多跳接力方式将数据发送至汇聚节点。BWAS算法在路径搜寻过程中评价出最优-最差蚂蚁,引入奖惩机制,加强搜寻过程的指导性。结合动态分簇能量管理,避免网络连续过度使用某个节点,均衡了网络节点能量消耗。通过与基于蚁群算法(ACS)路由算法仿真比较,本算法减缓了网络节点的能量消耗,延长了网络寿命,在相同时间里具有较少的死亡节点,具有较强的鲁棒性。     

网络多播路由的改进编码软件设计与实现

传统网络多播路由编码方法采用多播分布树进行编码,但链路容量遭遇瓶颈,致使编码节点较多,导致浪费带宽资源的问题。在此提出基于Koetter指数时间的网络多播路由改进编码算法对编码软件进行设计,分析多播路由的总体设计,通过数据包编码转发模块在多播拓扑不相交路径上进行编码和转发多播数据包,利用输入模块实现网络多播路由和上游节点的信息交换,通过开关仲裁模块判断能够向特定输出端口传输信息的输入端口,利用死锁控制模块对出现死锁现象的路由节点进行检测,一段时间后使多播路由恢复正常的数据交换,通过输出模块对数据的输出进行管理。以降低带宽资源为目的,采用Koetter指数时间算法实现网络多播路由编码,并给出编码的详细代码。实验结果表明,所提方法不仅节省网络资源,而且显著降低多播路由时延,增强网络吞吐量。     

仿血管路径的无线传感器网络故障容错路由算法

为提高无线传感器网络故障容错性和传输稳定性,实现网络负载均衡,提出了一种仿血管路径的无线传感器网络故障容错路由算法.研究了人体血管路径特性及属性关联,对网络节点分区域等级标定并以不同概率值进行静态分簇,运用改进的蚁群算法BWAS(最优最差蚂蚁系统)生成节点路径,以路径信息素值作为传输路径的选择概率建立仿血管拓扑结构路由...     

基于多层次蚁群算法的快递路径优化

文中根据快递路径的特殊性,针对城内交通和城市间交通的差异性,设计出多层次蚁群算法。在传统蚁群算法的基础上,将网络节点划分为不同层次,并在不同层次内采用不同的状态转移策略,选用不同的启发函数;同时,为了提高算法的收敛速度,并且使其不容易陷入局部最优,该算法对信息素的更新策略进行了调整。利用多层次蚁群算法实现了快递网络中成本和时间折中考虑的路径选择问题,通过与基本蚁群算法找出的时间最优和成本最优路径进行比较,证明了该算法的可行性和有效性。     

基于仿人体血管路径WSN故障容错路由算法研究

为提高无线传感器网络(WSN)故障容错性和传输稳定性,实现网络负载均衡,提出了一种仿人体血管路径的WSN故障容错路由算法.通过研究人体血管路径特性,将其引入到WSN故障容错路由设计中,在对网络节点分区域进行等级标定的基础上实行能耗均衡的静态分簇;运用改进的蚁群算法生成节点路径并计算各路径信息素值,以确定传输路径选择概率并建立仿血管拓扑结构路由.理论与仿真结果表明,此算法具有良好的性能.