一种基于群智能仿生优化的WSNs节点调度方法

为了解决物联网感知层无线传感器网络(WSNs)的节点调度问题,使网络能量总消耗最小化、网络生存周期最大化和网络性能最优化,该文将问题转化为一个约束条件下的组合优化问题,利用元启发式蝙蝠算法在求解复杂组合优化问题中参数设置少、快速收敛等优点,提出一种非均匀条件下的基于蝙蝠算法的WSNs节点调度算法。仿真对比和结果分析表明,在无线传感器网络节点调度过程中,蝙蝠算法效率最高,能耗最低,时延最短,可靠性好。与人工免疫算法和粒子群算法相比,该方法的网络节点平均能耗分别降低10.8%和3.5%。