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。     

一种基于负载平衡的无线传感器网络收集树算法

主要研究了大规模无线传感器网络的多跳树状路由协议,提出了一个基于heuristic算法建立近于全域平衡的资料收集树算法(Balance Convergecast Tree,BCT)该算法能降低资料堆积程度,减少资料收集时间并延长网络断裂的发生时间,同时在该算法中增加一个节点同步传输程度的频道分配机制,使得树上的节点以最少的通信时隙与有限的码字来组合配置通信频道作为资料传递时使用,提高同步传输程度,减少资料停留在节点中的时间,使整个网络中资料收集速度更快速.仿真结果显示该算法能更快速的收集网络上的资料并延长网络运行时间,同时证明了负载平衡的树能大大提高树状结构收集资料的运行效率.     

一种适用于无线传感器网络的低能耗移动代理路由算法

研究了无线传感器网络中移动代理的路由选择问题.根据相邻节点所产生的数据具有强相关性的特点,将多跳网络环境下的路由问题建模成为一个顶点加权的游客问题,并且证明了这是一个NP完全问题.在此基础之上,提出了一种降低能耗的近似算法.仿真结果表明,该算法在节省能耗方面具有更好的性能.     

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.     

基于移动Agent的无线传感器网络数据收集方法

在无线传感器网络中,灵活的数据采集是一个很大的研究挑战,因为要在网络本身受到很多限制的条件下支持采集任务的动态重新分配。在此提出将移动Agent应用于无线传感器网络的数据收集任务,并采用蚁群算法计算移动Agent的迁移路径,对于无线传感器网络的数据采集问题,它是一个灵活、健壮、分布式的解决方案。     

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．     

基于混沌遗传算法的无线传感器网络改进LEACH算法

针对传统LEACH协议及其改进方法能耗过高和负载不均衡的问题,提出一种采用混沌遗传算法最小化无线传感器网络能量消耗的算法CGA-LEACH.该算法通过构建新的考量能耗和负载的适应度函数,采用条件约束的混沌映射生成实数编码染色体,并用混沌遗传选择、交叉和变异操作提高收敛速度,找到最优簇头,从而形成分布均匀、能耗和负载均衡...     

基于超图理论的无线传感器网络安全路由算法

针对无线传感器网络路由安全问题,在考虑无线传感器网络自身特点的基础上,采用超图理论进行建模,提出了一种层次型安全路由算法（SRAHT）．使用密码学的相关技术保证了数据的完整性、新鲜性、保密性以及认证性,采用多径路由技术提高了网络的容忍入侵能力;同时引入信用机制,对传感器网络中的恶意节点进行检测,有效地提高了网络的安全性能．理论分析和仿真结果表明,相对于INSENS算法,当网络规模较大时,SRAHT的组网能耗比INSENS减少50％以上,适用于规模较大的传感器网络中,具有较好的安全性与抗攻击性．     

基于遗传算法的无线传感器网络最小覆盖集算法

降低能耗以延长网络生存时间是无线传感器网络设计中的一个研究热点.提出一种利用遗传算法实现的"密度控制"策略.该策略利用无线传感器工作节点的最小节点子集(最小覆盖集),达到覆盖整个传感器网络区域的目的.所提出的算法能够较好地调和无线传感器网络寿命和网络覆盖率之间的矛盾,仿真实验证明了算法的有效性.     

一种基于人工神经网络的无线传感器网络定位算法

提出了一种基于人工神经网络(ANN)的无线传感器网络定位方法,RSSI的结果被用来作为人工神经网络的输入,采用遗传算法优化人工神经网络的结构.采用MATLAB进行仿真,模拟20 m×20 m室内静态网络环境下的8个已知位置节点.实验结果表明,该方法比传统方法的定位精度高、适应性强,效果较好.     

双信道无线传感器网络移动代理路由算法

针对移动代理在信道竞争过程中的相互碰撞及相互抑制问题,提出了一种移动代理联合优化路由算法(MACORA).首先利用双层图模型将双信道无线传感器网络中的信道变换问题转化成双层图中的路由问题,进而可将寻路业务和数据传输业务分别放在双层图的控制层和数据层中同步传输,然后将双层图的控制层和数据层融合成一个双层网络,并在这个双层网络中为每个业务实时选路,最后充分利用不同网络层间的空闲信道资源来减少移动代理在信道竞争过程中的相互碰撞及相互抑制概率,达到降低网络堵塞率及数据包传递失误率2个目标.仿真结果表明,与动态传感器网络移动代理路由算法及无线传感器网络移动代理路由算法相比,MACORA算法能将数据包的传递成功率提高15%,并能有效降低网络的平均通信延迟.     

环境监测无线传感器网络路由算法研究

针对环境监测无线传感器网络中由于监测范围广,引起距离客户端较远的节点耗能大进而先失效,网络覆盖范围随运行时间而快速缩小的问题改进了LEACH路由算法。充分利用网络节点的冗余度,通过让一部分节点先睡眠再唤醒的方式来取得更大的网络覆盖范围。分别应用LEACH算法和改进的算法对同一配置的环境监测无线传感器网络进行路由测试,仿真结果表明：本文提出的改进算法拥有更低的网络能耗、更长的网络生存时间和更大的网络覆盖范围。此改进算法为工程实践提供了解决路由问题的新思路。     

多跳传感器网络中基于能量感知的机会路由算法

针对传感器节点能量有限的问题,综合考虑链路质量和能量提出一种新的路由度量标准,并基于此路由度量标准,提出一种候选集选择算法和节点协调机制.仿真实验验证了该能量感知机会路由(ETOE)的有效性,相比于传统的机会路由,ETOE可获得更好的网络性能.