基于蚁群-遗传的无线传感器网络路由算法

提出了一种基于蚁群 - 遗传的无线传感器网络路由算法.通过有限寿命的蚂蚁在源节点与目的节点之间的运动获取多个备选路径,然后把每一个备选路径视为一个基因序列,通过选择、交叉和变异操作获得路径的优化,并适时进行路由维护.仿真结果表明,本算法减少了能耗,延长了网络生存时间,提高了网络的可靠性和自适应性.     

基于遗传算法的WSN谣传路由的改进

谣传算法是一种基于数据查询的无线传感器网络路由机制,它通过事件agent和查询agent形成的路径交叉生成一个路由,该算法存在着路径非最优化问题。为此,提出了一种基于遗传算法的谣传路由协议,它由谣传算法生成多条路径,利用遗传算法对此多条路径进行操作,将能量消耗作为评价指标,生成最优的路径。仿真表明,此算法能有效的降低节点的能量消耗,极大的延长了网络的生存时间。     

基于量子遗传算法的无线传感器网络路由

提出了基于量子遗传算法的无线传感器网络的路由,利用量子遗传算法的高效搜索性,得到源节点和目的节点之间存在最佳路径,从而降低网络延迟,最大限度来保证网络总体能量消耗最少,延长无线传感器网络寿命.     

一种基于遗传算法的无线传感器网络路由算法

针对传感器节点在能量储备、计算能力、通信能力方面制约性强等问题,采用进化算法理论,提出一种适用于无线传感器网络的移动Agent路由选择算法.该算法能为移动Agent探测具有最小能耗的路径,同时保证信息收集的完整性.实验结果表明,该算法自适应性强,可减少传感器节点的能量消耗,满足无线传感器网络在实际应用中对移动Agent路由算法的需求.     

一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法.根据无线传感器网络路由策略和蚁群优化的特点,构造了人工蚂蚁,设计了基于蚁群优化的路由算法框架,对算法收敛性进行了理论分析,并在NS仿真平台下进行了实验验证.结果表明,与SPIN,DD,HREEMR,SAR和GEAR路由算法相比,作者算法具有较好的节能性和全局寻优能力.     

一种求解最短路径路由的遗传优化算法

将可变长度染色体——路由串和它的基因——节点应用于编码问题,交叉操作,在交叉点进行部分染色体（路由串）交换,变异操作,以维持种群的多样性。使用该算法进行简单操作,可以维护好所有不可行的染色体;交叉操作和变异操作相结合,能保证最优解的搜索能力和解的全局收敛性。实验结果证明,该算法收敛快,可靠性高。     

基于无线传感器网络的一种安全路由协议

针对无线传感器网络（WSN）中路由协议的安全隐患,提出了一种安全的路由协议．该路由协议在传统的定向扩散协议基础上增加安全机制,把整个路由过程分为路由建立和路由更新2个阶段,并对其安全性进行分析．通过在路由建立阶段使用小区密钥和通信密钥,能为网络选择安全的路由;路由更新能在出现路由故障时重新建立路由,进一步提高了无线传感器网络的路由安全性能．     

一种基于多优化函数的跨层定向扩散路由协议

无线传感器网络中的路由协议设计应该符合其网络特性.为此基于传统的定向扩散中的推扩散协议,提出了一种新颖的基于多优化函数的跨层路由协议--MOFD.该协议综合考虑了网络性能的多个影响因素,将节点间距离、节点剩余能量和路径跳数引入路径选择函数中以实现最优路径的建立,并在数据传输过程中利用跨层功率调节技术提高数据传输的能量效率.基于ns-2的仿真实验证明,与传统的推扩散协议相比,MOFD协议延长了网络的生命期,提高了整个网络的鲁棒性,实现了对无线传感器网络的数据传输的综合优化.     

无线传感器网络中一种基于地理位置信息的路由算法

无线传感器网络(WSN)能够实时监测和采集网络分布区域内的各种监测对象的信息,有着广泛的应用前景。设计有效的路由算法来降低能量损耗、延长网络的生命周期成为无线传感器网络研究的核心问题。对现有的基于簇类的路由协议中最具代表性的一种--LEACH协议进行了研究,并基于LEACH协议提出了适用于大规模网络的、基于地理位置信息的路由算法(GBCA--Geographical-Based Clustering Algorithm),但仍需进一步完善和改进。仿真实验证明了该算法的有效性。     

一种基于可信度的异构网络汇聚路由协议

无线传感器网络使用多跳通信的模式从感测区域中收集环境数据.为了延长网络的寿命,提出一种基于可信度的异构网络汇聚路由协议.利用节点的剩余能量、可信度以及节点与汇聚节点之间距离选择簇首.在可信度高于一定阈值的前提下,能量剩余高和距离基站较近的节点比能量剩余少和距离基站较远的节点拥有更多的机会成为簇首,模拟实验结果表明,该协议减少了网络中的能量消耗,延长了网络的生命周期.     

一种新的无线传感器网络半动态分簇路由协议

在LEACH分簇算法的基础上,提出一种半动态无线传感器网络分簇路由算法。在半动态分簇算法中,新簇形成之后,不需要更换簇内节点信息而仅改变簇头信息,直至簇内节点死亡率超过30%,再重新进行新一轮簇的形成。仿真结果表明,这种分簇算法在很大程度上提高了整个无线传感器网络的寿命。     

A Micro-Payment Based Isolation of Misbehavior Secure Routing for Sensor Network

In this paper, we present a Micro-payment based Isolation of Misbehavior(MIM) secure routing protocol. The protocol contains three parts: micro-payment scheme, routing discovery and malicious nodes detection. The micro-payment scheme proposed in MIM is the first virtual currency system that can be suit for sensor network environment. Based on thc micro-payment scheme, we device an energy aware routing protocol, which forwards packets by auction. Furthermore, the base station can detect and isolate misbehave or non cooperate nodes according to the routing information.     

基于协同路由算法的无线传感器网络能量空洞避免

在多跳的无线传感器网络中,靠近sink的节点由于需要转发来自外层网络的数据,其能量消耗速度快于离sink较远的节点,从而导致了"能量空洞"的出现,最终导致网络过早死亡.本文在分析现有路由算法的基础上,针对EEUC算法的不足,对其进行了改进,提出了多跳无线传感器网络中的协同路由算法.在路由节点选择时不局限于簇头作为路由节点,还可以将成员节点作为路由节点,让其分担了簇头的能量消耗.算法引入了距离因子和能量因子,既考虑候选路由节点相对于sink的距离,同时还考虑候选路由节点的剩余能量,以达到选择最佳路由节点的目的.仿真结果表明,所改进路由算法在网络生存时间,能耗均匀程度方面优于现有算法.     

基于SoRCA结构的SBORA路由算法

针对无线传感器网络SoRCA结构中路由算法存在流量负载不均衡和鲁棒性问题,提出了SBORA路由算法.该算法根据SoRCA拓扑的结构化特点,计算出源点到目的点的最优路径在各传播反向所需跳数,然后根据跳数特征,通过二次概率路由选择策略,从多条优化路径中迅速给出一条由源点到目的点的路径,并根据包中跳数的特征,给出数据传输失败时新路由的选择.通过性能分析和仿真试验表明,基于SoRCA结构的SBORA路由算法具有较好的流量负载均衡性和鲁棒性.     

Multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on GA

Usually multiple quality of service (QoS) guarantees are required in most multicast applications. This paper presents a multiple constraints algorithm for multicast traffic engineering in mobile ad hoc networks (MANET). The proposed algorithm is a new version of multiple constraints QoS multicast routing optimization algorithm in MANET based on genetic algorithm (MQMGA). The proposed MQMGA can optimize the maximum link utilization, the cost of the multicast tree, the selection of the long-life path, the average delay and the maximum end-to-end delay. Experimental result shows that the approach is efficient, has promising performance in multicast traffic engineering and for evaluating the route stability in dynamic mobile networks.     

基于改进克隆算法的WSN的QoS路由研究

为解决在无线传感器网络QoS约束下的最优路由选择问题,在优化网络拓扑结构的基础上,提出利用克隆选择算法和蚁群算法结合求解WSN组播路由的方法.该算法利用克隆选择算法对原始路由种群进行优化改善,避免搜索过程陷入早熟收敛问题,然后利用蚁群算法快速搜索.该算法在保证能力最优的前提下,提高了路由搜索速度,在保证最优路径选择基础上,节约了通信成本,仿真结果证明了其可行性和有效性.     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

基于阶梯式拓扑结构的WSN半动态路由算法

针对全动态路由算法随着网络规模的增大其拓扑管理能耗剧增的不足,提出一种半动态路由算法.该算法创建了以簇为基本单元的阶梯式网络拓扑模型,根据无线信道传输模型确定簇的覆盖并建立簇到基站的多跳梯度场,在梯度场中采用有序、定向的数据传送方式,实现信息以链路最短的距离向基站汇聚,并在簇内创建了一套簇头轮转机制,以实现簇内能耗平衡.对该算法能耗的定量分析和具体场景的仿真结果表明,该算法大大减少了拓扑管理和数据传送过程中的通信能耗,尤其是随着网络规模的增大,与LEACH算法相比具有明显的节能效果.     

基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法

提出了一种基于量子遗传算法解决多约束QoS路由问题的算法，详细讨论了该算法用于解决包含带宽、延时、包丢失率和最小花费等约束条件在内的多约束QoS路由问题，给出了算法实现的方法和具体流程．实验结果表明，与其他2种算法相比，该算法不但能满足QoS约束要求，同时可以均衡链路负载，很好地优化网络资源．     

基于混合遗传算法的多约束组播路由优化算法

针对目前多约束组播路由算法中存在的算法复杂,不能求出其精确解和运算量大,解不稳定等问题提出了一种新的组播路由优化算法,其核心是采用改进的遗传算法。该算法采用模拟退火算法与遗传算法相结合的方法,编码采用实数编码结构,交叉和变异概率适当选择,合理设计适应度函数。仿真结果表明,该算法是有效的,稳定的,比传统遗传算法性能优越,具有较强的实用性。