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。     

一种蚁群竞争WSN能量均衡路由算法

针对无线传感器网络路由在能量控制和拥塞控制上的特殊要求，通过利用蚁群算法(ACS)对路由中最短路径的加速收敛的同时，兼顾网络节点能量均衡消耗，提出了一种新算法——AERA。该算法引入了多蚁群竞争机制，并将多蚁群挥发的信息素与网络节点能量参数共同构成路由控制因子。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最优权衡。通过NS仿真实验验证了该方法的可行性，并给出了实验结果。     

蚁群优化算法在WSN路由中的应用研究

介绍了基本蚁群算法的原理和适用范围,总结出了基本蚁群算法在求解最优路径问题时,虽然具有很强的发现较优解的能力,但是存在容易陷入局部最优解和收敛时间过长等问题。考虑到基本蚁群算法在无线传感器网络路由上应用的不足,提出了一种改进后的蚁群算法,并将其应用到传感器网络路由中。该算法不仅在状态转移概率公式中引入罚函数和动态权重因子,而且采用局部信息素更新和全局信息素更新结合的方式更新路径信息,充分考虑到传感器节点与节点间的传输距离,并且充分考虑传感器节点的剩余能量。最后通过仿真实验,得到了基本蚁群算法和改进后的蚁群算法在传感器节点剩余能量和传输数据包时网络延迟的不同曲线,验证了改进后的蚁群算法在无线传感器网络路由选择上的高效性。     

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.     

多蚁群算法的网络负载动态均衡方法

针对网络资源管理中的负载均衡与优化问题,提出一种多蚁群网络负载动态均衡方法,采用网络流量工程理论中拥塞控制机制实现信息素随网络流量动态释放与更新。算法通过蚁群间信息素的动态相互作用（蚁群内信息素相互增强,蚁群间信息素相互削弱）,将代表网络负载的蚂蚁合理分配到可用路径,避免蚂蚁集中到特定路径而造成网络拥塞。实验结果表明,通过路径信息素控制能够实现网络负载均衡,有效提高网络在路径延时、平均带宽利用率和平均丢包率方面的性能。     

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。     

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。     

基于蚁群算法的能量均衡多路径路由算法的研究

本文对现有的基于蚁群算法的路由协议进行了深入的研究,并提出了一种基于蚁群算法的能量均衡多路径路由算法（ABMR）,该算法在蚂蚁数据包结构、信息素更新公式、信息素更新方式和多路径建立机制等方面作了改进。在信息素更新公式中综合考虑了路径的能量消耗速度、路径上剩余的最小能量、距离目的节点Sink的跳数和路径的拥塞程度。在信息素更新方式上,改变传统的信息素的累加更新方式,采用彻底的链路信息素更新方式,使网络负载更加均衡。ABMR的多路径生成机制可以在源节点和目的节点间更加合理的建立起多条路径。数据发送阶段,概率路由选择策略使数据流量均衡的注入无线传感器网络。本文在NS-2仿真环境下对ABMR协议进行仿真实验,仿真结果表明,和传统协议比较, ABMR协议在能量有效性、数据分组投递率以及分组端到端时延等方面都有一定的提高。     

蚁群优化算法在Ad Hoc网络路由中的应用

针对蚁群算法固有的搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点,提出一种改进的基于蚁群算法的Ad Hoc网络路由算法。通过采取赌轮方式和扩散信息素提高路由搜索能力,绕开能量低的邻居节点均衡网络节点能量;同时对路由表做出修改,提高路由算法性能,增强算法的适应能力。经过与已有路由算法AODV的仿真比较,结果表明该算法不仅增加了路径的搜索多样性,减少了路径收敛时间,而且提高了网络的生存时间。     

无线传感器网络中分簇路由优化算法

针对节点能量过快消耗和节点之间的数据传输冗余现象以及路由转换问题的不足,提出一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由控制优化算法;该算法利用节点与锚节点之间的无向网络图的特征,将信息素与节点能量相融合,通过蚁群算法遍历全局节点的同时对局部采用信息素更新策略,从而可以有效地抵制节点能量过快消耗;仿真实验表明,该算法不仅可以提高节点之间收敛的速度,而且还达到了网络节点能量的均衡,进而延长了网络生存周期。     

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。     

一种基于蚁群优化的WSN拥塞控制算法*

针对无线传感器网络中由于拥塞引起的丢包和能量过度消耗等问题,提出了一种基于蚁群优化的拥塞控制算法以减轻WSN中的拥塞和改进网络性能。该算法充分考虑了给定时刻WSN的拥塞状况,分成三个阶段在源节点和sink节点间寻找一条最佳的路径,并及时地消除拥塞。仿真实验结果表明,该算法在网络吞吐量、丢包率、时延和能耗方面具有较好的综合网络性能。     

基于蚁群算法的无线传感器网络能量有效路由算法研究

本文结合蚁群算法的理论,提出了改进的能量有效路由算法(IEEABR),该算法在蚂蚁数据包结构、概率选择公式及信息素更新公式等方面做了改进.通过为前向蚂蚁与后向蚂蚁设计不同的报文结构提高了传输效率.概率选择过程中考虑邻居剩余能量的相对大小,能够避免蚂蚁选择能量较小的邻居作为下一跳,均衡了网络能量的消耗.让前向蚂蚁在路径搜...     

WSN中基于蚁群算法的QoS路由协议

蚁群算法的随机自适应性使得它很适合应用于无线传感器网络( WSN)环境中,所以本文针对WSN中的数据拥塞、传输延迟、能量消耗等问题,提出了一种基于蚁群算法的QoS路由协议.协议将如何搜索最佳路径问题抽象为组合规划问题,根据最小费用流规则定义了高带宽和低时延路径的判决条件,利用蚁群优化算法,寻找到不同目标函数的路径,达到...     

改进蚁群算法的配电网网架优化规划方法

利用改进蚁群算法对配电网络进行规划,将该算法应用到辐射型配电网络中。在己知各配电变电站供电范围的基础上,利用蚁群算法特有的路径寻优功能进行配电网布局,并处理蚂蚁留下的信息素,以方便地求得配电网络规划问题的最优或近似最优解。通过具体的算例证明,改进的蚁群算法具有更优的全局搜索能力,提高了算法的收敛速度。     

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。