基于改进量子遗传算法的WSNs多路径路由研究

最优路径搜寻和能量优化是无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)研究的两大关键性问题,基于簇结构的无线传感器网络模型,将改进的量子遗传算法引入WSNs网络层节能路由算法研究中,选取多条较优染色体代替一条最优染色体指导群体的进化;采用动态的量子旋转门调整策略,避免算法收敛于局部最优解;利用球面坐标角度对量子遗传算法编码,降低算法的复杂度;以路由所耗能量为优化目标,构造适应度函数。与基于传统遗传算法（genetic algorithm, GA）、标准量子遗传算法(quantum genetic algorithms, QGA)的多路径路由进行比较,实验表明,该算法比基于GA,QGA算法的多路径路由具有更低的网络能量消耗,更长的网络生存周期。     

一种稳定的不相交多路径蚂蚁路由算法

提出一种稳定的不相交多路径蚂蚁路由算法(SDMAR). 基于稳定性模型和能量模型,该算法主要依靠节点能量和生命周期的联合参数进行概率转发,并提供了多条到目的节点的冗余路径. 这些路径基于路径信息分成不同等级,当最优路径断开时,它们即被使用. 模拟结果表明,与动态源路由算法和Ad hoc按需多路径距离矢量路由算法相比,SDMAR的数据包投递率约高出8%,路由负载约降低25%,能量消耗节约15%.     

一种实时的无线传感器网络能量均衡多路径路由算法

本文针对无线传感器网络提出了一种实时的能量均衡多路径路由算法RTEB-MR(Real-Time Energy-Balancing Multi-Path Routing)。RTEB-MR是由源节点发起的路由协议,采用受限洪泛传播路由请求消息来建立路由,减少了采用普通洪泛所带来的较大的能量消耗,在保证实时传输的情况下,从多条路由路径中选择能量最大的进行路由。仿真显示,与其它算法比较,RTEB-MR算法在节能及延长网络生命周期等方面有较好的性能。     

基于量子遗传算法的无线传感网络路由优化

考虑到无线传感网络(WSN)传感器节点的能量有限性,分析了WSN的网络模型和能量模型,提出一种基于改进量子遗传算法的路由优化算法.利用复杂连续函数测试,验证了算法的性能和可行性.经仿真分析,证明该算法应用于WSN路由优化问题时,能更快速和更稳定地求解最小能量代价的数据传输路径,从而减少WSN传感器节点的能量消耗,延长整个WSN网络的使用寿命.     

基于多目标规划的WSN路径动态选择算法

为解决无线传感器网络中查询的能量有效和实时性之间的矛盾,提出一种基于多目标规划理论的动态路径选择算法(MOPEH).该算法结合了最低能耗路由策略(ME)和最小跳步数路由策略(MH),运用多目标规划模型,将能量代价和传输时延同时作为路由算法的设计目标,利用深度优先搜索策略建立了节点间的所有可行路径集合,并从中选择能耗低于平均能耗的路径.根据查询要求设定网络性能函数,动态调整两项性能指标,从可行路径集合中选择满足要求的路径,得到最优解.实验证明该算法能够能量有效地处理实时查询.     

一种基于动态优先级的无线传感器网络能量多路径路由算法

针对无线传感器网络能量多路径路由算法存在的缺陷及其原因,提出一种基于动态优先级的能量多路径路由算法。该路由算法以节点距汇聚节点的路径跳数值替代路径能耗代价确定其优先级,并在数据传输过程中根据节点的能量消耗不断调整优先级,降低了算法的复杂度,避免了周期性路由维护所带来的时间与能量损失。仿真结果表明,该算法能有效降低和平衡各节点的能耗,延长整个网络的生存周期。     

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.     

基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法设计

为了提高网络路由性能,提出并设计了一种基于遗传-蚁群优化算法的QoS组播路由算法。首先,设计了自适应变频采集策略用于采集网络与节点信息,以此获得网络和节点的状态,为后续路由优化提供数据支持;其次,计算路径代价,将路径代价最小作为优化目标,建立QoS组播路由优化模型,并设置相关约束条件;最后,结合遗传算法和蚁群算法提出一种遗传-蚁群优化算法求解上述模型,输出最优路径,完成路由优化。实验结果表明,所提算法可有效降低路径长度与路径代价,提高搜索效率与路由请求成功率,优化后的路由时延抖动较小。     

改进遗传算法在WSN路由选择问题中的应用

无线传感器(WSN)路由选择问题大多围绕降低路由选择过程中的传感器的能耗,以及防止节点早死亡等方面展开。基于细菌觅食算法良好的收敛特性,本文运用半解析解的思想提出了一种新的算法对传统遗传算法的计算过程进行了优化,并选取随机网络拓扑模型建立50节点和100节点的网络拓扑图以验证本文算法的适用性。结果表明在无线传感器(WSN)路由选择问题中,本算法同传统遗传算法、蚁群算法、免疫克隆算法、细菌觅食算法相比较,在计算效率、能量消耗、平均延时方面体现了良好的适用性,可大大降低能量消耗,延长网络生存时间。     

基于组合优化理论的能量感知路由算法

针对传统OLSR算法的传输功率消耗和节点剩余能量之间的矛盾,提出了一种基于组合优化理论的能量感知路由算法(EW OLSR).首先根据传输功率消耗和节点剩余能量构建节点能量消耗数学模型,并将其作为路由选择目标函数,然后在节点剩余能量计算中引入ARIMA LSSVM组合预测模型,最后根据能量消耗最小路径选择数据传输路由.实验结果表明,EW OLSR算法不仅减少了网络能量消耗和传输时延,而且提高了分组到达率,在无线网络中具有广阔的应用前景.     

基于蚁群系统的WSN能量有效路由算法

针对无线传感器网络的能量有效性问题,基于蚁群系统的自适应性及动态寻优能力,以及无线传感器网络的自组织特性,提出一种能量有效的路由算法.为了优化路径概率选择,平衡节点间的能量消耗,将节点剩余能量引入本地启发因子.用路径平均信息素水平、路径节点平均剩余能量和路径长度评价路径质量,并将路径质量引入信息素全局更新.在源节点与Sink间建立多条动态优化传输路径,提高传输的可靠性.仿真结果表明,本算法可以减小延迟,提高能量使用效率,有效地延长无线传感器网络的工作时间.     

高效节能的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络中节点的位置信息非常重要,目前通用的定位算法不适合恶劣环境;路由算法的设计直接影响到系统的能量消耗。在此提出一种基于测距的节点定位方案,并构建基于睡眠机制、最小成本路径的节能路由算法,通过理论分析和仿真实验,证明该算法具有较高的节能性,能提高网络的整体性能。     

基于PBIL的综合QoS参数组播路由

提出了一种基于PBIL(Population-Based Incremental Learning)的QoS组播路由算法,它能在综合QoS参数约束条件下寻找代价最小的多播树.该算法有效地结合了遗传算法的进化特性与竞争学习算法的特点,采用基于路径的树编码结构和基于概率的备选路径集,在网络规模较大的情况下也能得到很好的应用.仿真实验表明,该算法快速有效.     

基于PBIL的综合QoS参数组播路由

提出了一种基于PBIL(Population-Based Incremental Learning)的QoS组播路由算法,它能在综合QoS参数约束条件下寻找代价最小的多播树.该算法有效地结合了遗传算法的进化特性与竞争学习算法的特点,采用基于路径的树编码结构和基于概率的备选路径集,在网络规模较大的情况下也能得到很好的应用.仿真实验表明,该算法快速有效.     

基于蚁群算法的异构传感器网络路由算法

在能量异构传感器网络中,由于节点能量在一定范围内随机分布,平衡能量消耗和延长网络寿命成为此类算法的一个重要挑战．针对该问题,提出了一种基于蚁群算法的异构传感器网络路由算法．算法通过改善网络拓扑结构、优先使用剩余能量较大的节点、构建异构传感器网络多路径路由来实现．模拟实验表明：与传统路由算法（DADC）相比,算法能更好地平衡能量消耗,延长网络寿命．     

无线传感器网络基于节点ID的LEACH改进算法

LEACH路由算法是无线传感器网络经典路由算法之一.在LEACH算法的基础上,改进了数据传输链路,建立了一条基于节点ID的树型传输链路.仿真实验表明,改进的路由算法能使第1个节点的死亡时间延迟,能量消耗更加均衡,提高了网络的生存时间.     

基于最大共享路径的无线传感反应网络路由协议设计

针对无线传感反应网络低功耗路由设计需求,提出了一种基于最大共享路径的无线传感反应网络路由协议设计方案,通过在无线传感反应传感网络结构中,选取无线传感节点以及反应节点,构建一个从事件源到其他反应节点的具备最大共享路径的传播策略.以此在确保无线传感反应网络数据传输的可靠性的前提下,尽可能的降低整个无线传感网络中的能量消耗,仿真测试表明,本文设计的无线传感反应网络路由协议,比传统的贪婪算法传输跳级高5.6％.整个传输网络的平均能量消耗,降低约27.3％.     

MANET中基于遗传算法求解QoS组播路由问题

本文针对MANET中QoS组播路由问题进行剖析和研究,在MANET网络中抽象出QoS组播路由模型的基础上,提出了一种基于遗传算法求解QoS组播路由问题的新算法。该算法引入预处理机制和贪心算法的思想,避免了产生多个非法多播树;采用自然树型结构编码,同时设计新初始化种群算子并简化了变异算子。仿真结果表明,本文算法收敛速度快,寻找最优路径成功率高。     

WSN中的路由洞避开机制

贪婪路由选择算法是一种简便高效的路径建立算法,它建立的路径具有非常好的方向性和最优性,是无线传感器网络中基于地理位置的路由算法中非常重要的算法之一,但是,这种算法遭遇到路由空洞问题的可能性比较大.研究了一种路由洞避开机制,仿真结果表明:算法在保证良好的路由方向性的基础上还可以很好地避开路由洞,不仅增加了网络的存活时间,...     

机会网络中基于节点效用和能量的路由算法

在不具备完整传输路径的机会网络中,为进一步提高投递率和传输速度,一般使用效用和冗余混合的路由机制,但该机制仍存在较高网络开销以及高效用节点能量消耗过快等问题。基于上述情况,提出了一种基于节点效用和能量的路由方案,考虑到节点关系的自身差异性和动态变化性对路由的影响,充分利用节点的社会关系计算节点效用,并综合节点的剩余能量判断节点的转发能力,实现在多备份路由中进一步降低网络开销和均衡节点能量消耗的目标。最后,通过仿真实验与其他算法进行对比,实验结果表明,提出的路由方案在获得较优投递率和传输延时的同时,在网络开销和能量均衡性两方面有较大的改善。