基于改进鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络在随机部署移动节点时,存在分布不均匀导致的覆盖率较低的问题,以网络覆盖率最大化为目标建立网络覆盖优化模型,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(IWOA)的网络覆盖优化策略;首先,采用量子位Bloch球面坐标编码初始化种群,提升种群多样性,扩展搜索空间的遍历能力;其次,提出一种基于步长改进的位置更新方式,平衡算法的全局探索和局部搜索能力;最后采用莱维飞行,对个体进行扰动更新,提高跳出局部最优的能力。仿真结果表明,将改进后的鲸鱼优化算法应用在WSN覆盖优化中,与标准鲸鱼优化算法和其他文献中的算法相比,有效减少了传感器节点冗余,表现出更快的收敛速度和更高的覆盖率,进而改善网络监测质量,延长网络生存时间。     

WSN中基于最大最小化的优化路由算法

无线传感器网络(WSN)由能量受限的节点组成,需要设计路由算法优化节点的能耗。文章以最大化网络生存时间为目标,基于最大最小化模型提出了优化路由算法,定义了数据发送矩阵,设计了转发节点选择机制,以避免路由回路;基于节点收发数据的能耗及剩余能量,设计了求解优化路由的数学规划模型,优化了传感器节点的数据发送路径和发送量,均衡了节点的能量消耗。仿真结果表明,该算法能有效地均衡节点的能耗,延长网络生存时间。     

基于模糊强化学习和果蝇优化的WSN数据聚合算法

在无线传感器网络中,传感器的能量时有限的,如果传感器的能量耗尽,那么无线传感网络的鲁棒性和寿命就会大大降低.因此,提出了基于模糊强化学习和果蝇优化的数据聚合机制,以最大限度地延长网络寿命,并进行高效数据聚合.首先,网格聚类用于簇的形成和簇头的选择,接着评估各个网格簇所有可能的数据聚合节点,然后采用模糊强化学习选取最佳数据聚合节点,最后利用果蝇优化算法动态定位整个无线传感网络的数据汇聚节点.仿真结果表明,提出的数据聚合方案在能耗和网络鲁棒性方面优于对比方案.     

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。     

基于贪婪-改进果蝇算法的无线传感器网络路由协议

针对无线传感器网络(WSNs)中簇首选择和传输问题,基于贪婪和改进果蝇算法提出一种新型网络路由协议CRP-FOAGA.该协议结合节点位置和剩余能量建立适值函数,通过改进果蝇算法实现适值函数的最优求解,利用贪婪算法实现簇头节点的多跳传输.仿真结果表明:该算法合理规划了簇头节点分布,降低了网络能耗,提升了网络的寿命,具有更好的性能.     

基于蚁群优化的WSN功率自适应路由算法

为节省节点能量开销,延长无线传感器网络(WSN)的生命周期,在研究蚁群优化算法的基础上,提出一种基于蚁群优化的功率自适应路由算法。在蚂蚁寻路时考虑节点的传输方向、剩余能量和节点间距离。寻找到一条最优路径后,根据相邻两节点间的距离调整节点的发射功率,避免功率过大造成能量浪费。仿真实验结果表明,在节点非均匀分布的情况下,该算法能够有效节省网络开销,延长网络生命周期。     

改进的离散果蝇优化算法在WSNs覆盖中的应用

针对无线传感器网络( WSNs)随机部署产生的区域覆盖率低、节点利用率差问题,提出一种改进的离散果蝇优化算法( FOA)对WSNs覆盖进行优化.新算法引入自适应步长的分类嗅觉随机搜索和基于移民操作及精英库的多种群协同进化机制,提高了优化精度和效率.仿真实验结果表明:新算法有效解决了WSNs覆盖问题,在确保网络覆盖率最大化的同时节点利用率较大,延长网络寿命.     

基于Hopfield神经网络算法的WSN路径优化

针对无线传感器网络（WSN）能量有限的特点,提出一种新的基于Hopfield神经网络的路由优化算法,同时给出能量函数各参数之间的关系。通过Matlab软件对不同规模的网络进行仿真,仿真结果表明,该算法是可行的。     

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。     

基于粒子群优化的WSN非均匀分簇路由算法

分簇算法对大规模无线传感器网络(WSN)远程监控系统具有较好的节能性,簇首间通过多跳通信的方式将数据传送至基站,靠近基站的簇首由于需要转发大量其他簇首的数据而负载过重,可能因过早耗尽能量而失效,这将导致整个网络分割。针对现有无线传感器网络分簇算法存在的能耗不均衡问题,提出一种基于粒子群优化的非均匀分簇算法(PSO-UCA)。它采用PSO算法将所有节点划分为多个规模大小非均匀的簇,靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇,因此靠近基站的簇首可为簇间的数据转发预留能量。仿真结果表明,与LEACH算法相比较,该分簇算法可使网络的生存时间延长30%。     

Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动代理路由算法

针对无线传感器网络移动代理路由问题,提出了Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动代理路由算法。该算法综合了Q学习和蚁群优化算法思想,引入了新的路径选择概率模型,并对最优路径进行了有效的维护。仿真实验结果表明:该算法有效地提高移动代理选路效率,满足不同任务对时延的要求,增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗。     

具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法

针对果蝇优化算法(FOA)易陷入局部最优和收敛精度不高等缺点,在果蝇算法中引入Levy飞行策略,提出了具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法(LFOA).在迭代寻优过程中,根据果蝇种群的进化程度动态地将果蝇种群划分为以当代最差个体为中心的较差子群和以当代最优个体为中心的较优子群;较差子群在最优个体指导下进行全局搜索,较优子群则围绕最优个体做Levy飞行进行局部搜索,这样既平衡了种群的全局和局部搜索能力,同时又可以利用Levy飞行偶尔的长跳跃来跳出局部最优;两个子群的信息通过最优个体的改变和子群的重组进行交换.对6个典型测试函数的仿真实验表明,LFOA具有全局收敛的能力,相比FOA具有更好的收敛精度、收敛速度和收敛可靠性.     

基于粒子群优化的非均匀分簇路由算法

为了解决无线传感器网络分簇路由算法中存在的“热区”问题和簇头选取问题,设计了一种自适应粒子群优化的非均匀分簇路由算法。首先通过候选节点与汇聚节点之间的距离计算竞争半径并构造出大小不等的多个簇,然后根据簇规模引入优化的粒子群算法,评价节点剩余能量和节点之间的距离等因素选取最终簇头,以剩余能量较多的簇头作为下一跳,形成以汇聚节点为根节点的多跳路由。仿真结果表明,与LEACH算法和EEUC算法相比,所提算法网络生存期分别延长了34%和16%,平均能量消耗分别减少了22%和12%,有效地减少了网络节点的能量消耗。     

基于遗传算法和模糊C均值聚类的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络（WSN）的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题，提出一种基于遗传算法（GA）和模糊C均值（FCM）聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR，采取"集中分簇，分布簇头选举"的方式。网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形成网络分簇。第一轮簇头由距簇中心最近的节点担任；从第二轮开始，簇头的选举由上一轮的簇头负责，选举过程综合考虑候选节点的剩余能量、与基站的距离、与簇内其他节点的平均距离三个因子，并根据网络状态实时调整三个因子的权重。在数据传输阶段，将轮询机制引入簇内通信。仿真结果表明，相同网络环境下，与LEACH算法和基于K-Means的均匀分簇路由（KUCR）算法相比，GAFCMCR将网络生命周期延长了105%和20%。GAFCMCR成簇效果良好，具有良好的能量均衡性和更高的吞吐量。     

基于最优簇数和改进引力搜索的WSN路由算法

为了提高无线传感器网络（WSN）的能量利用效率,提出一种基于最优簇数和改进引力搜索的WSN路由算法（ONCIGS）。首先,根据非均匀分簇的思想计算最优簇数,并采用改进的凝聚嵌套（AGNES）算法实现网络的合理分簇;其次,将反向学习机制和精英策略思想引入到引力搜索算法中,并基于种群密度对作用力进行自适应调整,以提高搜索精度,加快收敛;然后,将簇头剩余能量的标准差作为目标函数,搜索能量均衡的簇间数据转发路径。实验结果表明,相比低功耗自适应集簇分层型（LEACH）路由算法和分布式能量均衡非均匀成簇（DEBUC）路由算法,ONCIGS在100 m×100 m网络规模下将网络生命周期分别延长41.94%和5.77%,在200 m×200 m网络规模下分别延长76.60%和7.82%。ONCIGS能够有效地延长网络寿命,提高能量效率。     

基于可靠性WSN路由协议的设计与实现

针对某些应用的高可靠性要求,设计并实现适合无线传感器网络（WSN）应用的多路径可靠路由协议。该路由协议通过建立备份路径,并在主路径失效的情况下采用备份路径传输数据的方法来提高数据传输的可靠性。该协议主要包括节点局部拓扑信息的获取、路由请求、节点主干路径的建立、Sink或中间节点发送路径增强信息建立备份路由、主路径失效后启用备份路径发送数据过程。仿真测试结果表明,该多路径可靠协议在主干路径失效的情况下,可以有效减小路径断裂引起的丢包现象,进而提高网络整体数据传输的可靠性。     

基于网络拓扑优化的WSN最小跳路由算法

以节能为主要目标,基于最小跳路由的思想提出一种基于网络拓扑优化的WSN最小跳路由算法——MH-TO算法。该算法采用折半匹配的功率调整策略对网络拓扑进行优化,并引入“塔模型”实现节点的最小跳信息的学习,使得信息包路由时沿着最小跳的路径向sink节点传送。理论分析和仿真实验结果表明,与基于最小跳数场的自组织路由算法相比,该算法能够降低能量消耗并均衡能量负载,从而显著延长网络的生存期。     

最小跳数路由无线传感器网络中的路由数估计

分析了最小跳数路由无线传感器网络的运行特点,对重复路由数进行了估算,找出了影响重复路由数的因素,给出了控制策略。理论分析及仿真结果进一步揭示了基于最小跳数路由无线传感器网络的行为特征,对自适应控制网络中的重复路由数具有很好的指导意义。     

基于果蝇优化算法的小波域数字水印算法

为了平衡水印的透明性和鲁棒性,提出了基于果蝇优化算法(FOA)的小波域数字水印算法。该算法利用果蝇优化算法将离散小波变换(DWT)应用到水印技术中,通过群体智能算法解决水印的透明性和鲁棒性之间的矛盾。为了保护数字图像的版权信息,将所选择的原始图像通过二维离散小波变换分解,然后将经过Arnold变换后的水印图像较优地嵌入到小波的垂直子带系数中,这样可以保证图像的质量。在优化过程中,缩放因子是通过FOA不断地被训练和更新的。此外,还提出一个新的算法框架,通过DWT域预测可行性来评估参数。实验结果表明,所提算法具有较高的透明性和鲁棒性,水印相似度在0.95以上,与现有的一些基于群智能算法的水印方法相比,在对抗旋转和剪切等几何攻击提高了10%。