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。     

基于改进蚁群算法的WSN分簇路由机制研究

针对现有的用于无线传感器网络(WSN)的分簇路由协议,存在着所有簇头直接与汇聚节点通信、远离汇聚节点的簇头能量消耗过快等一系列的问题,根据蚁群算法(ACA)及WSN分簇路由算法的特点,对ACA进行改进并引入到WSN分簇路由机制中,提出一种基于改进蚁群算法的WSN分簇路由算法;该算法将到汇聚节点的距离设定为启发函数以找到簇头下沉的最佳路径和提高蚁群算法的效率,同时,在选择节点概率公式时将该节点的剩余能量考虑在内,在数据传输过程中,减少了簇头节点的能量消耗,进而实现节点能量的高效利用,增强网络的使用寿命。以实现网络通信的高效;通过仿真,结果表明,该算法是可行的、有效的。     

一种基于蚁群算法的能量有效WSN分簇算法

由于无线传感器网络节点的能量限制,如何延长网络和节点的寿命成为其核心问题之一。LEACH协议是WSN中的低功耗白适应分层路由算法,但由于其随机性的特点,难以形成最优拓扑结构,同时分簇时未考虑簇头节点剩余能量,节点能耗分布不平均。本文提出一种考虑能量有效的基于ACO的分簇算法,通过群集作用动态选择簇头节点,延长了网络寿命,仿真结果表明其性能优于LEACH。     

基于改进ACO与分布式社区检测的WSN路由协议

在无线传感器网络（WSN）的研究中,兼顾能量消耗和数据传输的可靠性是个非常棘手的问题。基于此,将改进蚁群优化的元启发式算法与复杂度低的分布式社群检测的标签传播技术相结合,提出了一种基于改进蚁群优化算法与分布式社区检测的WSN路由协议,新的路由协议在WSN中创建社群,并通过群集智能在社区内传送数据,从而实现能量消耗的平衡,它在构建和维护路由路径时具有较低的内存开销。此外,新的路由协议通过基于数据转发策略中社群之间的确认机制实现数据传输的高可靠性。仿真结果表明,路由协议在实际吞吐量、能量消耗等方面具有明显的优势。     

基于LEACH协议的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络是由能量有限的传感器节点组成,设计高效节能的路由策略是其组网的重要问题;针对LEACH协议中簇头分布不均造成网络时延,以及簇头与基站在远距离传输过程中能量损耗严重等问题,提出一种改进的LEACH路由算法;改进的算法运用新的阈值公式,在不减少簇头数量的前提下,以竞争方式选举出均匀分布的簇头,簇头从成员列表中选出子簇头与其链接成树,以多跳方式进行数据传输,实现网络分簇的整体平衡;NS-3仿真结果表明,改进的算法与传统LEACH算法相比,具有更优的能量均衡性,并显著提高了网络寿命及降低了网络延迟。     

一种新的基于LEACH的WSN分簇协议

LEACH是针对无线传感器网络设计的低功耗自适应分簇聚类路由算法,与一般的平面多跳路由算法相比,LEACH算法可以将网络生命周期延长15%。但是,靠近汇聚节点的簇头节点由于转发大量数据而导致自身能量消耗过快且节点易失效,从而造成网络分割,形成＂热区＂的问题,提出了一种新颖的基于分区能耗均衡的多跳非均匀分簇算法（CEUC）。改进后的算法采用固定分簇的方式;形成的簇是不均匀簇,即靠近Sink节点的簇的半径较大,而远离Sink节点的簇的半径较小;簇首选择的依据是节点的剩余能量。仿真实验结果表明,该路由协议有效地平衡了无线传感器网络的节点能耗,延长了网络的存活时间。     

改进的WSN节能分簇多跳路由算法

LEACH算法是WSN中典型的单跳分簇路由算法,本文针对LEACH算法的缺点,提出了一种改进的节能分簇多跳路由算法.该算法采用层次分析法确定节点度数、节点间的通信距离、节点剩余能量和节点距基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举中引入这四个因素,每一轮的簇首选举结束后,利用遗传算法寻找出一条遍历所有簇首节点和基站的最优路径,该算法实现了簇首以多跳通信方式向基站传输数据的功能.仿真结果表明,该算法在网络能耗、生存周期和能量均衡性方面均优于CECA、LEACH-GA和LEACH算法,达到了能量均衡和延长了网络生存周期的目的.     

基于改进蚁群算法的WSN能量均衡路由算法

WSN节点大都分布散乱，无法及时进行电池的更换，所以易出现网络能耗不均，重要节点过早消耗殆尽，故提出一种优化改进蚁群算法的路由算法，运用网络分层带和限制搜索角，引入介能距离和梯度函数，并在概率函数中加入能量因子等，来增长网络周期，增强寻优能力，降低能量消耗，避免先行陷入局部最优。通过仿真实验表明，该改进算法确实能够克服经典蚁群算法的缺陷，实现高效实时的优化路由。     

基于能耗和距离的WSN分簇路由算法

本文针对LEACH算法中没有考虑簇头间能耗均衡和远离基站簇头过早失效的问题,提出一种基于能耗和距离的WSN分簇路由算法。仿真结果显示,该算法能有效克服LEACH存在的这两个缺陷,有效提高网络生命期。     

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络为能量受限系统,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,将蚁群优化(ACO)算法应用于无线传感器网络的路由选择,提出一种基于能量均衡的无线传感器网络路由算法。该算法将节点能量作为转移概率规则启发因子,通过计算转移概率和适应度值找到最优路径。仿真结果表明:该算法可以显著减低网络总能耗,从而延长无线传感器网络的生命周期。     

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。     

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。     

基于蚁群算法的无线传感器网络节点可信安全路由

针对无线传感器网络内部恶意节点可能产生的攻击,提出一种基于蚁群算法的节点可信安全路由协议,将节点信任评估模型引入到蚁群路由算法中,提高无线传感器网络的节点可信度,以节点可信度为依据隔离恶意节点,增强网络安全性。仿真结果显示,算法在网络丢包率、端到端时延、吞吐量和全网能耗等评价指标上都得到了显著的改善,对黑洞攻击具有较好的抵抗性能。     

改进的基于蚁群算法的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络中传感器节点随机分布造成能耗不均和“热区”等问题,提出了一种改进的基于蚁群算法的非均匀分簇路由协议。该协议也采用“轮”方式运行,每轮簇首选举开始阶段,根据节点剩余能量、节点密度,结合节点到Sink节点的距离来构造不均匀的竞选半径,每个节点根据竞选半径范围内邻居节点计算剩余能量比及距离偏差平均值,从而计算出其簇首竞争等待时间,采用时间等候簇首竞选机制来选举出簇首,平衡簇内的通信能耗;数据传输阶段,考虑剩余能量、通信能耗、链路质量、传输时延等因素,采用改进的蚁群算法构造最优传输路径,数据传输的同时更新信息素,从而达到自适应、动态优化地建立和维护传输路径。仿真结果表明,该路由协议能有效节约能量和均衡能耗,延长网络生命周期,改善链路质量,减少传输时延。     

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.     

基于隶属云蚁群算法的长链型无线传感器网络路由优化

针对用于监测系统的长链树状无线传感器网络数据传输的实时性和高可靠性等要求,并考虑到近汇聚节点处易形成"漏斗"等问题,本文提出用基于云模型的多蚁群算法对无线传感器网络路由进行跨层优化的设计思想。算法通过种群间信息素的相互作用并行地完成路径的搜索并及时对信息素进行更新,在搜索的过程中把节点的时延、跳数、负载及分组成功率作为路径的启发值,利用多规则云发生器对更新策略中的信息素残留系数和信息素强度进行自适应调整。仿真结果表明,该路由算法能够保证无线传感器网络具有很强的实时性、可靠性及鲁棒性,实现了网络的负载平衡及拥塞控制机制。     

基于蚁群优化的WSN能耗均衡链状路由协议

为了从路由技术的角度解决无线传感器网络的能耗问题,综合蚁群优化算法和PEGASIS协议的思想提出了ACO-PEGASIS路由协议;该协议采用蚁群优化算法构建通信链,解决了PEGASIS协议中由于贪婪算法的局部性产生的相邻节点间的长链问题;并在成链过程中综合考虑节点间距离、节点剩余能量等因子,以均衡全网的能量消耗;同时根据距离和能量因素选取链头节点并采用一定措施降低链头重选次数;仿真结果表明,与PEGASIS协议相比,该协议更加有效地均衡了全网的能量消耗,延长了网络的生存周期。     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由的优化

为了延长无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的生命周期,均衡各个节点间能量消耗,针对现有的WSN路由优化算法存在的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路由优化算法;首先通过对蚁群算法和遗传算法的优劣性比较,在蚁群算法的基础上,结合遗传算法的选择、交叉和变异的操作,从而提高蚁群算法的搜索速度和寻优能力;最优路径评价函数综合考虑节点能耗及节点的剩余能量,使剩余能量多的节点优先参与数据转发,均衡节点间的能量消耗;通过与经典蚁群算法及遗传算法的对比实验表明,随着数据转发轮数增加,改进的蚁群算法能耗小,剩余能量多,网络生命周期明显延长;随着整个网络运行时间的增长,改进的蚁群算法,节点均衡能耗性好,最优路径搜索的成功率也明显优于其他两种算法。