基于磷虾群算法的无线传感器网络QoS任播路由算法

无线传感器网络多约束QoS任播路由问题是一个NP难题,提出一种基于磷虾群算法的优化策略来解决该路由问题.该算法采用适应度函数和全局最优个体位置更新方法来寻找无线传感器网络中满足多QoS约束的最优任播路由,并加入遗传繁殖机制中的交叉与变异操作以加快优化速度.实验验证了该算法的有效性,实验数据表明相比较粒子群优化算法,该算法在算法效率和可扩展性性能上具有较好的性能;具有较快的收敛速度,从而适用于对路由选择有时延敏感的网络.     

基于区域不相交策略的无线传感器网络任播路由算法

任播技术应用在无线传感器网络(WSN)中可以均衡数据流和能耗。以往算法在寻找任播路径时多采用路径或节点不相交路由策略,该策略无法解决因隐终端问题造成的传递碰撞问题,导致额外的大量重传能耗。针对以上问题,提出一种基于区域不相交策略的WSN任播路由算法(ZDAR),该算法根据各路径的邻居节点影响因子(邻居节点参与其他任播路径的度)依次选择无传递碰撞问题的任播路径,相比较最短路径优先选择策略,ZDAR算法能够寻找到更多数量的区域不相交任播路径。仿真结果表明证明相比较节点不相交路由策略和最短路径优先区域不相交路由策略,ZDAR算法的系统能耗和能耗均衡的综合指标具有较好的性能优势,从而提高网络生存期。     

基于链路质量的无线传感器网络任播路由协议

无线传感器网络(WSN)中,由于无线链路的链路质量问题,经常有传递失败导致重传耗费能量的现象出现。传统任播路由协议只以路由距离作为路由判据,而没有讨论链路质量问题,将其应用在WSN中会造成路由权重设置不合理。提出了基于链路质量的WSN任播路由协议,该协议在讨论链路质量的计算之上,以能耗均衡和系统能耗最小这两个因素决定任播路径的路由权重,并以参数α来权衡两者之间的关系。实验证明,在WSN中,相比传统任播路由协议,该协议能更有效地均衡能耗,减少系统能耗,从而优化网络生存期。     

基于密度和距离的任播路由协议

针对任播中常用的最短路径算法在无线Adhoc网络等高动态性网络中路由健壮性不高的缺点,提出了一种基于密度和距离的任播路由协议。协议路由选择由目标距离及目标周边任播组员的数目(即密度)决定。在高动态性网络中,选择密度较大的组员作为目标,传输过程中若发现目标失效,可重路由至周围其他任播组员的概率较高,路由健壮性较好。协议通过参数k值可调节距离和密度的权重,从而影响任播组员的选择优先顺序,具有较好的可调节性和适应性。仿真实验表明,协议可以根据不同网络状况(链接故障率、移动节点速度)通过调节k值,在路由健壮性及路由效率两者之间做出较好的权衡。     

基于时延敏感无线传感器网络的最优任播算法

任播技术应用在基于休眠唤醒机制的无线传感器网络(WSN)中可以改善其时延较长的问题,但以往技术是针对每一跳候选节点的休眠时延进行优化的,该策略在端对端时延上往往并不最优甚至有时效果很差。针对端对端时延问题提出基于时延敏感WSN的最优任播算法。协议中基站采用AODV多路径路由协议获取任播路径信息,采用遗传算法进行最优化计算,并将所得各节点至任播组最优任播路径的信息返回给各节点。该算法具有自适应调节任播路径和全局优化的特点。实验数据表明,与以往算法相比,该算法可以更有效地降低端对端时延。     

基于能量均衡高效WSN的分簇路由算法

针对无线传感器网络(WSN)节点能耗不均衡导致网络生存时期短的问题,提出一种基于改进人工蜂群算法(CTABC)和模糊C均值(FCM)聚类的分簇路由算法(AFCR).簇构建阶段,基站采用由CTABC优化的FCM对网络节点聚类分簇;每个簇内,节点基于自身状态分布式竞选簇首;簇间路由阶段,通过引入经济学中的基尼系数对蚁群优化(ACO)进行改进,提出一种基于改进ACO的簇间路由算法;簇内通信阶段,引入区分忙闲节点的轮询控制机制.在不同的场景中对所提协议进行仿真,实验结果表明,与FIGWO和GAFCMCR算法相比,AFCR能够有效地均衡网络能耗,延长网络生存期,提高网络吞吐量.     

基于分层小生境蚁群算法的WSN中QoS组播路由研究

针对无线传感网络(WSN)的动态网络环境和能量约束的问题,在优化网络动态结构的基础上,提出用分层小生境蚁群算法求解WSN的QoS组播路由的方法.首先依据能耗将网络结构进行分簇分层优化并建立小生境,然后再结合蚁群算法优化QoS组播路由,最后进行能耗分析.该策略在保证能量最优的前提下,降低了路由的时间复杂度和空间复杂度,仿真结果表明了其有效性.     

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。     

基于全局均衡策略的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络的能耗均衡问题,提出了一种基于全局均衡策略的路由算法。该算法一方面利用基于区域划分的非均匀分簇方法均衡WSN数据收集汇聚树纵向上簇头之间的能耗;另一方面应用基于能耗与剩余能量复合权值的Dijkstra算法优化簇间路由——降低传输能耗并分摊数据转发任务,以均衡汇聚树横向上簇头之间的能耗。仿真实验结果表明,该路由算法能够有效地均衡网络中节点的能耗,显著延长网络的生存期。     

基于暂态混沌神经网络的组播路由算法

讨论了高速包交换计算机网络中具有端到端时延的组播路由问题。首先给出了这类问题的网络模型及其数学描述，然后提出了基于暂态混沌神经网络的组播路由算法。实验结果表明，该算法能够快速有效地实现组播路由优化，并且计算性能及解的质量优于基于Hopfield神经网络的路由算法。     

基于遗传算法的一种选播QoS路由算法

选播是一种新型的网络服务,是IPv6的一个新特性。随着越来越多的应用需要选播服务支持,选播路由研究成为一个重要的课题。该文在分析选播通信服务的基础上,提出了一种基于遗传算法的选播QoS路由算法,以求解有时延约束和带宽要求的选播路由问题。仿真实验结果表明,该算法是有效且切实可行的。     

基于能耗量化传导的WSN路由探测算法

为了降低无线传感器网络(WSN)路由节点的能量损耗,提高网络的寿命周期,需要进行路由节点的优化分布设计。传统方法采用CSMA/CA有限竞争的信道分配模型进行WSN的路由探测算法设计,实现能量均衡,在节点规模较大和干扰较强时,节能的能耗开销较大。提出一种基于能耗量化传导的WSN路由探测算法,首先建立WSN的分簇能耗调度模型,以能量控制开销、丢包率、传输时延等为约束参量指标进行路由探测的控制目标函数的构建,然后采用路由冲突协调机制进行能耗量化分配,结合WSN传输信道的能量传导均衡模型实现WSN路由的优化探测和WSN节点的优化部署。仿真结果表明,采用该方法进行WSN路由探测设计时网络的能效较高,传输时延和误码率等参量指标的表现优于传统方法。     

一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法

无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）中通常节点能量受限,节点间能耗不均衡会导致网络生命周期缩短.针对该问题,综合考虑节点的能量效率和能耗均衡,通过引入阿特金森指数设计了一种改进优化的综合效用函数;基于此,建立了一种能耗均衡的拓扑博弈模型,并证明了该拓扑博弈模型是序数势博弈且存在帕累托最优;提出了一种能耗均衡的WSN分布式拓扑博弈算法（DTCG）.通过仿真实验及对比分析表明,相较于其它基于博弈理论的拓扑控制算法,DTCG算法能在保证网络连通性和鲁棒性的前提下,降低节点发射功率,拥有更好的能量均衡性和能量效率,可以有效延长网络生命周期.     

基于改进蚁群算法的WSN路径优化

针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法,结合遗传算法和蚁群算法的优点,在蚁群算法中引入遗传算法选择、交叉和变异算子,提高算法收敛和全局寻优能力。仿真对比实验结果表明,改进蚁群算法提高了WSN路径优化效率和成功率,有效延长了WSN的生命周期,改善了网络整体性能。     

可充电无线传感网络能量均衡路由算法

针对可充电无线传感网络中的能量均衡路由问题,提出在稳定功率无线充电和监测数据收集网络场景下的多路径路由算法和机会路由算法,以实现网络的能量均衡。首先,通过电磁传播理论构建了无线传感节点的充电和接收功率关系模型;然后,考虑网络中无线传感节点的发送能耗和接收能耗,基于上述充电模型将网络能量均衡的路由问题转化为网络节点运行时间的最大最小化问题,通过线性规划得到的各链路流量用以指导路由中数据流量分配;最后,考虑一种更加现实的低功耗的场景,并提出了一种基于机会路由的能量均衡路由算法。实验结果表明,与最短路径路由（SPR）和期望周期最短路由（EDC）算法相比较,所提出的两种路由算法均能有效提高采集能量的利用率和工作周期内的网络生命周期。     

WSN中面向数据源搜索的MA任播路由策略

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,将任播运用到WSN的MA路由之中,提出了一种面向数据源搜索的移动代理路由策略。首先利用人工免疫系统的多样性和自适应的特点,找出MA访问数据源的最佳顺序,然后利用基于能量限制的任播算法,在一个数据源的多个感知节点中,选择满足能量条件的节点进行迁移。仿真实验表明,该策略能够以最小代价访问各个数据源,且均衡地使用网络各节点的能量,从而延长了WSN的生存周期,具有较好的通用性。     

延时受限的选播QoS路由算法的设计与仿真

选播是一种新型的网络服务,它使用户通过一个选播地址就能访问到该地址所表示的一组服务器中对用户来说“最近”的一个。在实时性要求较高的业务传输过程中,保证信息传输延时尽可能小是非常重要的。该文研究延时受限的选播路由问题,提出了一种改进的遗传算法以求解该问题。仿真实验结果表明,该算法是有效和切实可行的。     

改进蚁群算法的无线传感器网络路径优化

研究无线传感器网络路径优化问题,针对无线传感器网络(WSN)路径优化问题,在分析了遗传算法和蚁群算法各自优缺点的基础上,通过把蚁群算法作为WSN路径优化的主框架,采用遗传算的选择、交叉和变异算子提高蚁群算法搜索速度,提出一种改进蚁群算法的WSN路径优化方法。仿真结果表明,改进蚁群算法有效地克服了基本蚁群算法的缺陷,提高了WSN路径优化效率和成功率,减少了能理消耗,有效延长了网络生存时间。     

基于改进萤火虫群优化的无线自组网路由算法

针对无线自组网络拓扑结构多变、网络生存时间受限及数据包分组传输效率低下等问题,借鉴萤火虫群优化算法,提出了一种改进萤火虫群优化的无线自组网络路由算法.路由算法将萤火虫优化算法中的荧光素强度更新与无线自组网络中的节点移动速度、拥塞程度、节点剩余能量、节点间距离等因素进行相互映射,同时改进萤火虫群优化算法中的搜索萤火虫、驻留萤火虫及回溯萤火虫用于完成无线自组网络中路由协议的路由发现、路由选择及路由维护等过程,整个协议无须传送大量的控制分组,即可实现无线自组网络的稳定传输.仿真实验结果表明,与AODV及基于蚁群优化的路由算法AntRouting协议相比,本文所提出的路由算法在端到端延时、分组数据传输率及网络生存时间上均有良好的性能.