基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由

为了降低节点能量消耗,延长网络生存的时间,提出了一种改进蚁群算法的无线传感器网络路由机制.首先将无线传感器网络服务质量分为3类,然后利用蚁群算法可以自适应网络状况动态性的优势,构建传感器节点转移函数、信息素更新规则和自适应构建数据路由.最后采用仿真模拟实验对算法性能进行检验.实验结果表明,相对于现有无线传感器路由算法,通过引入蚁群优化机理挖掘传感器节点之间的关联性,数据传输延迟、可靠性和能量开销上具有更好的性能,使整个网络性能保持最优.     

一种无线传感器网络能量平衡路由

根据无线传感器网络能量受限的特征,提出一种基于能量平衡的路由思想,即不仅考虑了路径通信能耗,而且考虑了传感器节点剩余能量以及负载等情况,从多角度节能和延长整个网络的寿命.提出一种智能蚁群算法,求解该能量平衡路由问题.该算法中,若蚂蚁走过的当前路径比以往最佳路径更优,则加强当前路径信息素,并用当前路径取代最佳路径,否则减弱当前路径信息素.对路径的信息素采取不挥发策略,以减少路径信息素差异,增加解的多样性.实验验证了该算法的有效性.     

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.     

基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法

针对无线传感器网络节能分簇路由通信时存在数据传输节点死亡数量较多、传输能耗输出较大的问题,提出一种基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法.首先构建网络通信能耗模型,以缩减能耗为目标结合差分蜂群算法及时优化网络节点分布;然后基于网络节点分布优化结果,制定异构无线传感器网络节能分簇方法,使用能量迭代选簇方法确定簇头,获取簇头半径完成异构无线传感器网络的通信节点节能分簇;最后设定通信簇头节点与基站之间的距离,确定节点通信时的路由等级,并结合多跳的路由通信方式,实现异构无线传感器网络的节能路由通信.实验结果表明,利用该方法进行网络节能分簇路由通信时,数据传输节点死亡数量最多为22个,节点传输最大能耗为21 nJ/bit,表明该方法节点通信节能效果较好.     

基于蚁群算法的低能耗LEACH协议分析

针对无线传感器网络路由协议LEACH(低功耗自适应分层路由)算法中簇首与Sink节点直接通信的问题,提出了一种基于蚁群算法的LEACH算法.该算法利用蚁群算法简单易于实现、支持多路径的特点,通过相邻簇首节点间的距离和剩余能量值,在整个网络中建立和更新簇首间的信息素浓度,形成簇首间多跳路由.仿真结果表明,与LEACH算法相比,该算法在能量消耗与延长网络生存周期等方面具有更好的性能.     

基于蚁群优化的非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络路由协议能耗不均的问题,提出一种基于蚁群优化的非均匀分簇路由算法.为改善簇首质量,提出基于熵权法的簇首选举策略.在簇间路由阶段,通过优化的蚁群算法建立簇间路由.首先,引入经济学中的阿特金森福利指数和改进启发函数以使下一跳簇首节点的选取更具针对性;其次,利用能量和变异系数提出路径优越度的概念,在全局信息素更新过程中引入路径优越度以优化路径质量.仿真实验结果表明:该算法延长了网络生命周期,提高了能量利用率,实现了进一步均衡能耗的目标.     

Ad Hoc网络中基于蚁群优化的路由选择算法

为了降低Ad Hoc网络拥塞程度，减少节点能量消耗，将蚁群优化算法应用于改进Ad Hoc网络的路由选择问题上，提出一种在Ad Hoc网络中基于网络有限带宽和剩余能量信息的路由选择算法。根据蚁群优化算法中的信息素浓度对路由选择进行调整，使路由选择实现分布式全局优化。仿真结果表明，     

Ad Hoc网络中基于蚁群优化的路由选择算法

为了降低Ad Hoc网络拥塞程度,减少节点能量消耗,将蚁群优化算法应用于改进Ad Hoc网络的路由选择问题上,提出一种在Ad Hoc网络中基于网络有限带宽和剩余能量信息的路由选择算法。根据蚁群优化算法中的信息素浓度对路由选择进行调整,使路由选择实现分布式全局优化。仿真结果表明,该算法可以使平均端到端延迟从0.75 s降低到0.28 s,网络生存时间延长30%,提高了网络资源利用率。     

Ad Hoc网络中基于蚁群优化的路由选择算法

为了降低AdHoe网络拥塞程度，减少节点能量消耗，将蚁群优化算法应用于改进Adhoe网络的路由选择问题上，提出一种在Adhoe网络中基于网络有限带宽和剩余能量信息的路由选择算法。根据蚁群优化算法中的信息素浓度对路由选择进行调整，使路由选择实现分布式全局优化。仿真结果表明，该算法可以使平均端到端延迟从0．75s降低到0．28s，网络生存时间延长30％，提高了网络资源利用率。     

一种基于能量和距离的多级能量异构传感器网络路由算法

为了能有效地利用节点能量的异构性,降低网络能耗、延长网络稳定周期,提出了一种同时考虑节点剩余能量和节点至基站距离的多级能量异构无线传感器网络的分簇路由算法.在节点簇间综合考虑簇头剩余能量及其与基站的通信能耗,以选择合适的下一跳路由节点.仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络能量消耗,延长网络稳定周期.该路由算法在维持节点存活个数、降低网络能量消耗及增加网络数据传输吞吐量等指标方面优于几种常见传感器网络路由算法,表明在综合考虑能量和距离等因素后能够获得比单一考虑能量或者距离的算法更优的运行结果.     

利用蚁群优化的非均匀分簇无线传感器网络路由算法

针对无线传感器网络路由非均匀分簇中随机簇首选举路由的可靠性和实时性问题,提出一种新的无线传感器网络路由算法.该算法的核心是:通过蚁群优化来改变非均匀分簇算法的周期性簇首选举方式,即只在第一轮执行簇首选举和路径搜索,其他轮次采用簇内调整和路由更新;通过引入路由可靠性和实时性指标达到自组织、自适应和动态优化来建立和维护路由.簇首选举采用竞选,所有节点参与竞选,并且将节点剩余能量和节点到汇聚点的距离作为评价标准,以保证簇内能量效率最高的节点成为新簇首.路径搜索采用蚁群算法进行,即搜索网络中所有的簇首和汇聚点,以寻找从各个簇首到汇聚点代价最小的多跳路由.仿真结果表明,所提算法在能耗和链路可靠性方面比非均匀分簇算法的性能更好,即在较长的时间内具有更多的存活节点,网络丢包率小.     

无线传感器网络中多基站定位的多目标蚁群算法

根据多目标进化算法思想,提出了无线传感器网络中多基站定位的多目标蚁群算法.该算法用一组蚂蚁并行搜索,用一个蚂蚁所在位置表示一个基站定位,多蚂蚁位置的组合表示多基站的定位.计算单基站和多基站定位的适应度,再根据这两个适应度值调整蚂蚁觅食路径上的信息素,蚂蚁沿着信息素强的方向搜索,不断逼近多目标优化的Parote解,从而获得全局优化的多基站定位解.实验结果表明,该算法求得的多基站定位位置能有效提高网络性能,且适用性强.     

WPANT:应用于移动对等网络的轻量级层次蚁群路由算法

针对移动对等网络中存在的节点移动、拓扑多变、资源受限和可扩展性差等问题,提出了一种基于轻量级层次结构的蚁群路由算法.该算法通过选取活动路由上的节点将网络划分成轻量级的层次结构,在此结构上运行蚁群路由算法.轻量级的层次结构提高了蚁群算法中信息素更新机制的效率,同时,蚁群路由算法的自组织和流量均衡等特性增强了轻量级层次结构...     

WSN中融合多跳路由和休眠机制的改进型LEACH-C协议

无线传感器网络(WSN)中的LEACH-C路由协议性能严重依赖于基站位置,为此提出一种融合了多跳路由和智能休眠机制的改进型LEACH-C协议(LEACH-CMS).首先,利用LEACH-C协议选择簇头,并构建分簇结构;然后,通过蚁群算法(ACO)在考虑路由距离和簇头能量下,寻找簇头到基站的最优多跳路径,并传输数据到基站;最后,基站根据传输数据的质量,利用休眠机制使不重要地区的节点休眠,以此节约能耗.实验结果表明,LEACH-CMS比LEACH-C协议提高约35%的网络寿命和20%的延迟性能.     

多事件节能的无线网络传感器协议

为了解决距离基站(Base station,BS)较远的传感器节点使用多跳通信向BS传输数据时产生更高能量消耗和使用寿命短的问题,该文提出了一个多事件节能蚁群优化数据传输(Energy Efficient Ant Colony Optimized Data Transmission,EEACODT)无线网络传感器协议.该协议消除了现有协议的一些限制和缺点,根据距离汇聚节点的节点距离将网络划分为多个扇区,根据扇区位置为节点分配特定的活动时间,以此来实现高效节能.该协议采用蚁群优化进行簇间通信,每个簇中簇头选择取决于它到BS的距离和剩余能量,中继节点的选择基于到BS的距离、剩余能量和队列大小这3个条件.实验表明与PSO协议和FAMACROW协议相比,本文EACODT协议在能耗、延时和包传输率方面均优于现有方法和性能.     

KACO:基于分簇算法的高能效路由协议

针对无线传感器网络中存在的节点能量受限、网络循环利用周期短、吞吐量少等问题,提出了基于分簇的动态路由协议KACO。算法初始阶段采用改进的K-means聚类和蚁群聚类算法获得网络分簇;综合考虑节点的能量效率、当前节点与基站的距离、节点与簇内其他节点间的距离3个方面的因素选择簇头节点。在数据传输阶段,根据节点间的距离动态调整传输路径,有效地减少了节点在数据传输时的能量消耗。实验结果表明,与其他基于分簇的网络节能方法相比较,该方法取得了较好的性能。     

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．     

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.     

一种面向传感器网络的蚁群优化路径恢复算法

为了找到动态传感器网络中的能量有效路径,提出了一种基于蚁群优化的传感器网络路径恢复算法.设计了一种新的路径选择概率模型,使得能够找到一条从源节点到sink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.为了适应网络动态变化,提出了局部信息素再初始化规则,利用该规则可在网络失效节点的附近进行局部信息素再初始化,在保留大部分原有最优路径的信息的同时,还能进行局部搜寻,以寻找新的路径,从而达到快速路径恢复的目的.仿真实验表明,所提算法在寻找路径上所消耗的能量最少,节点的剩余能量最大,在网络存在失效节点的情况下能够快速恢复路径.     

基于Anycast的无线传感器网络多基站路由算法

提出了一种基于多基站的无线传感器网络Anycast路由算法,算法为网络中每个基站都建立一棵自己的Anycast树,网络中所有节点选择路径开销最小的邻居节点加入到对应基站的Anycast树中.该Anycast多基站路由算法可以根据不同的网络时延需求设置不同的权重参数来选择最优的路径,以达到实现不同时延要求无线传感器网络的应用.所有源节点采集的数据根据其加入的Anycast树的树状结构进行数据传输并送达基站.仿真实验表明:提出的Anycast路由算法在多基站的无线传感器网络中可以有效降低网络能耗和明显延长网络生命周期,较好地解决多基站的无线传感器网络架构通信模式问题.