使用蚁群优化的WMSNs负载均衡路由方案
WSN中基于蚁群算法的QoS路由协议
文章 编 号 ：０ ４ １９ （０１ １— ６５ ０ １０ — ６９ ２ １ ）１ １２ —７ 同时算法 具有 随机 自适 应 性 、 局优 化 和 分 布式 等 全
随着传 感 器 网络规 模 的指数 增长 使得 一些 网络
动态特性更加突出， 因此需要数据传输路径能够 随 着 网络 结构 的变化 而源自自适应 地改 变 。传统 的路 由算
第２ ４卷 第 １ １期
２１ ０ １年 ｌ １月
传 感 技 术 学 报
Ｃ ＮＥ Ｅ Ｊ ＲＮ Ｅ ＯＲＳ Ａ Ｃ ＵＡ ＯＲ ＨＩ Ｓ ＯＵ ＡＬ ＯＦ Ｓ ＮＳ ＮＤ Ａ Ｔ Ｔ Ｓ
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ １１ １２ ．
ＮＯ ． ０１ Ｖ２ ｌ
Ａ Ｓ Ｒ ｕｉｇＰ ｏｏ ｏ ａｅ ｎＡｎ ｏｏ ｙａｇ ｒｔｍ ｎＷ Ｓ ｎ Ｑｏ ｏ ｔ ｒ ｔｃ ｌ ｓｄｏ ｔｃｌｎ ｌｏ ｉ ｎ Ｂ ｈ ｉ Ｎ
了 Ｅ Ａ Ｒ算 法 ． 法 的核 心 思 想 是 参 考 路 径 中 的 ＥＢ 算
大等问题 ， 本文提出了一种基于蚁群算法的传感器 网络 Ｑ Ｓ路 由算法 。 ｏ
能量 改进信 息 素 的更 新过 程 。如果某 条路 径上 平均 剩余 能量 较多 ． 么该 路 径 上信 息 素 的浓度 会 增 加 那 得越 多 ， 而使 得路 径有更 高 的被选 择 的机会 ． 从 但是
本文 讨 论 的无 线 传感 器 网 络 Ｑ Ｓ路 由是 寻 找 到 满 ｏ
高平均剩余 能量的路径上 ， 从而该节点会过早死亡 ，
缩 短 网络生命 周期 。文献 ［ ］ 析 了 以数 据 为 中心 ６分 的无线传 感 器蚁群 优 化 路 由算 法 ． 针 对 蚁 群 优化 并 路 由算 法 的缺陷提 出 了一 种 改进 算 法 ， 过 增 加一 通 个 称之 为搜 索 蚂蚁 （ｅｃ ｎ） ｓａｈａｔ 的新 型 移动 代 理 ， 帮 助 前 向 蚂 蚁 避 免 陷 入 环 路 陷 阱 。 Ｒ ｚ ｅａ Ｇ ａｅ ｇａｉ 等 人 提 出 了一 种 基 于 生 物 学 启 发 ｈｓｍＡ ｈｅ ］ ｌ 式 智 能群 体 路 由算 法 （ ＩＲ） ＳＢ 。作 者 提 出两种 基 于 智 能 群 体 的 自适 应 路 由 算 法 ： 自适 应 路 由 算 法
基于蚁群优化的网络路由算法及其NS仿真
Ｋ ｙ Ｗ ｏｒ ｎ ｔ ｒ ｏ ｔｎ ｅ ｄｓ ｅｗｏ ｋ ｒｕ ｉｇ，ａ ｔｃ ｌｎ ｐ ｉ ｚ ｔ ｎ ｎ ｏｏ ｙｏ ｔ ｍｉａｉ ，Ａｎ Ｎｅ ，ＮＳ ｏ ｔ ｔ
Ｃｌ ｓ ｍ ｂ ｒ ＴＰ ９ ． ７ ａ ｓ Ｎｕ ｅ ３ ３ Ｏ
ａｇ ｒｔｍ ａ ｌ ｕ ｉｚｄ ｐ ｓｔ ｅｆｅ ｂ ｃ ｆＡＣＯ ｎ ａ ｆｅｔｖ ｌ ｈ ｏ ｅｔ ｅｎ ｘ ｏ ｅｉ ｃｏ ｄ ｎ ｅｗｉ ｒ ｂ ｂｌ ｙ， ｌｏ ｉｈ ｈ ｓｗｅｌ ｔ ｉｅ ｏ ｉｖ ｅ ｄ ａｋ ｏ ｌ ｉ ａ ｄ ｃｎ ｅｆｃｉｅｙｃ ｏ ｓ ｈ ｅ ｔｎ ｄ ｎａ ｃ ｒ ａ ｃ ｔ ｐ ｏ ａ ｉｔ ｈ ｉ
ｔ ｕ ｎ ｂ ｅ ｔ ｅ ｎ ｔ ｒ ｌｗ ｉｐ ｒ ｅ ｉ ｎ ｏ ｓｂ ｅ ｒ ｕ ｅ ，ｗｈ ｃ ｃ ｉｖ ｓ ｔ ｅ ｇ ａ ｆｔ ｅ ｂ ｌ ｎ ｅ ｌｗ ｎ ｅ ｕ ｅ ｈ ｈ ｓ ｅ ａ ｌ ｈ ｅ ｗｏ ｋ ｆ ｏ ｄ ｓ ｅ ｓ ｍａ ｙ ｐ ｓ ｉｌ ｏ ｔ ｓ ｎ ｉｈ ａ ｈ ｅ ｅ ｈ ｏ ｌｏ ｈ ａ ａ ｃ ｄ ｆ ｏ ａ ｄ ｒｄ ｃ ｓｔｅ
总第 ２ ３ ４ 期
２ １ 年第 １ ００ 期
计 算 机 与数 字 工 程
Ｃｏ ｕ ｅ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌＥ ｇｎ ｅｉｇ ｇｔ ｎ ｉｅｒｎ ａ
Ｖｏ． ８Ｎｏ １ １３ ．
ｂ
基 于 蚁 群优 化 的 网络 路 由算 法及 其 ＮＳ仿 真
谢 慧＂ 吴晓 平” 张用 字 廖 ’ 巍”
（ｏ Ｃ ｍｍｕ ｉ ｔ ｎＡｐ ｌ ｎ ｅＲｅｅ ｒｈ Ｃ ｎｅ ｅ， ｅ ｉｇ １ ０ ２ ） ｎｃ ｉ ｐｉ ｃ ｓ ａ ｃ ｅ ｔｒ Ｂ ｉｎ ０ ０ ２ ａｏ ａ ｊ
蚁群算法在WSN中的应用
WSN中的蚁群路由算法一、拟解决的问题：优化路由寻址方式，寻找总体距离最短的路径来传递数据，借此大幅度的降低传输过程中的能量损耗和延时。
利用蚁群算法的总体优化概念，采用随机性选择，通过模拟蚂蚁的信息素的挥发规则并行试探产生源节点到汇集节点的最优路径。
在算法实现过程中，信息素综合考虑了能量、距离和延时三个因素。
因为时间问题，仿真中只考虑了距离和能量限制，其中距离限制由传感器射频距离R来控制，能量限制主要考虑残余能量的分布。
仿真结果表明新型算法的使用带来了良好的路由性能。
二、方案：无线传感器网络（Wireless sensor network,WSN）是由部署在监控区域内大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳的、自组织的网络系统。
具有大规模、自组织、动态性、可靠性、应用相关性、以数据为中心等特点,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息,并发送给观察者。
传感器网络以应用为目标,在不同的应用场合其网络路由不是惟一的。
所以要根据不同的应用目的,选择最优的路由策略。
从无线传感器网络的特点来看,与蚂蚁算法的系统特征有非常的类似之处,故在蚂蚁算法的基础上,以网络生命周期、节能和减少延时方面达到一定平衡为目标,采用一种改进的动态自适应调整信息素的蚁群算法。
路由算法的基本思想:采用了确定性选择和随机性选择相结合的选择策略,并在搜索过程中动态调整状态转移概率,并行试探来产生源节点( source) 到汇集节点( sink)的最优路径。
在算法实现过程中,信息素更新综合考虑了能量、距离和延时三个因素。
仿真结果表明新型算法的使用带来了良好的路由性能,并在一定程度上节省了能量。
2.1、蚁群算法简介蚁群算法又称蚂蚁算法。
蚁群算法的基本原理可大致描述如下：蚂蚁属于群居昆虫，个体行为极其简单，而群体行为却相当复杂。
相互协作的一群蚂蚁很容易找到从蚁穴到食物源的最短路径，而单个蚂蚁则不能。
人们通过大量的研究发现，蚂蚁之所以可以做到这一点，是因为蚂蚁个体之间是通过在其所经过的路径上留下一种可称之为信息素的物质来进行信息传递。
基于改进蚁群算法的网络能量平衡路由策略
１ 引 言
目前 ， 无线传感器 网络 广泛应用在各个方面 ， 如军事应用 ， 智能家居， 环境数据测量等。 该 网络 由多个同时具有信息感知 ， 数
果， 最终以分布式的方式完成全局解的搜索 。该算法被广泛用来 解决 Ｔ Ｓ Ｐ （ ｔ ｒ ａ ｖ ｅ ｌ ｌ ｉ ｎ ｇ ｓ ａ ｌ ｅ ｓ ｍ ａ ｎ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ， 旅 行商 问题 ） 以及类 似 的 “ 最短路径” 问翘 Ｌ Ｏ － Ｉ ｔ Ｉ 。 同时， 人们也利用基本的蚁群算法用来寻找 无线传感器网络最优路由协议ｔ 。 但这些方法 ， 对能量的消耗平 衡考虑不够 ， 造成部分节点因能力消耗而过早退出。 首先利用无 向图理论对无线传感器网络进行建模 ，进而利 用改进 的蚁群算法对无线传感器网络路 由路径进行求解 ， 通过改 进启发因子 ，引导算法产生能够平 衡各节点 能量 消耗 的路 由路 径， 最后利用该算法进行 了仿真实验 。
Ｓｔ ｕ ｄ ｙ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｅ ｒ ｇ ｙ Ｂ ａ ｌ ａ ｎ ｃ ｅ Ｒｏ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ Ｓｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｏ ｆ Ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ
Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ａｎ ｔ Ｃｏ ｌ ｏ ｎ ｙ Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ＬＵＯ Ｌ ａ ｎ －ｈ ｕ ａ， Ｉ ， Ｉ ＡＮＧ Ｈａ ｉ －ｙ ｉ ｎ ｇ， ＲＥＮ Ｚｉ －ｔ ｉ ｎ ｇ （ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｌ ｌ ｄ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ （ ・ ｅ ，Ｈｅ Ｚ ｈ ｏ ｔ ， Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｔ ’ ｓ ｉ ｔ ） ， ，Ｇｕ ａ ｎ ｇ ￣ ｉ Ｈｅ ｉ ｚ ｈ ｏ ｕ ５ ４ ２ ８ ９ ９，Ｃ ｈ ｉ ａ ｎ ）
一种采用蚁群优化的WSN能量均衡非均匀分簇路由算法
一种采用蚁群优化的WSN能量均衡非均匀分簇路由算法随着无线传感器网络(WSN)的广泛应用，如智能家居、环境监测等，如何最大程度地延长传感器节点的寿命成为一项重要的研究课题。
能量均衡是生存期策略的关键。
因此，研究者们提出了许多以能量均衡为目标的路由算法。
继遗传算法、蚁群算法等算法在优化问题上取得成功之后，蚁群算法也被广泛应用于WSN中。
本文将介绍一种基于蚁群优化策略的WSN能量均衡非均匀分簇路由算法。
一、算法思想本算法采用基于重量的蚁群优化策略，非均匀分簇技术和最长生命期优化目标，实现能量的均衡分配，从而延长整个网络的生命周期。
1.重量蚁群算法蚁群优化算法是模拟蚁群觅食行为的一种启发式算法。
蚂蚁在寻找食物的过程中，会通过信息素沉积和信息分享，达到协同工作和优化解的目的。
由此可以设计出算法，实现寻优问题的优化。
重量蚁群算法是蚁群优化算法的一种变体，其目的是优化问题中存在多目标的场景。
通过赋值权重，实现多个目标综合考虑。
本算法中，我们将延长整个网络寿命和能量均衡两个目标作为算法优化目标，其中能量均衡权重较大，更加重视。
2.非均匀分簇技术非均匀分簇技术是为了解决传统无线传感器网络中，部分节点通信负荷过大，造成网络能量泄漏快，从而缩短整个网络寿命的问题。
该算法将节点分为核心节点（负责对周围的节点进行信息收集和传递）和边缘节点（具有较小的电量和计算能力，只负责将信息传递至核心节点），从而实现了节点信息采集和传递的分布式处理。
3.最长生命期优化目标在本算法中，我们以延长整个网络寿命为最重要的优化目标，采用最长生命期模型。
每一次拓扑结构改变时，我们将尽可能保留原有拓扑结构，同时在改变后考虑网络能量均衡情况，从而实现最优解的选择。
二、算法实现1.初始化在开始路由前，需要进行初始化。
本算法中，我们需要对网络节点进行编号，同时对节点电量进行预处理，以便后续的能量均衡计算。
2.改进网络拓扑结构在蚁群算法中，通过不同的方式和环境信息，蚂蚁将在搜索空间中找到最优解。
一种基于蚂蚁算法的网络负载分担路由方法
第２ ６卷 第 ７期
２０ ０ ６年 ７月
文 章 编 号 ：０ １— ０ １ ２０ ） ７—１９ ０ １０ ９ ８ （０ ６ ０ ６ ７— ３
一
计算机 应 用
Ｃｏ ｐ ｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｎ ｍ ｕｅ ｐ ｉａｉ ｓ ｏ
Ｖｏ ． ６ Ｎｏ ７ １２ ．
ｌａ ｐ ｃ ｈ ｒｎ ．Ｔ ｅ ａｇ ｒｔｍ ｓ ｄ ｍｕ ｔ ｌ ｔｃ ｌｎ ｏ ｔｇ ｉ ｇｎ ｅｗｏ ｋ ａ ｄ ｅ ｔ ｈ ｒ ｎ ｆｄ ｆ ｒ ｎ ｔｃ ｌｎ ｏ ｄ ｓ ａ ｅ ｓ ａ ｇ ｈ ｌｏ ｈ ｕ ｅ ｌ ｐ ｅ ａ ｏｏ ｙ ｔ ａ ｎ ｓｌ ｅ ｎ ｔ ｒ ｃ ｏ ｏ ｍｏ ｅ ｏ ｉ ｅ ｅ ｔａ ｏ ｏ ｙ ｉ ｉ ｉ ｎ ｎ ｎ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ａ ｔｃ ｌｎ ｙ ｔ ｍ ｓ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｗ ｉ ｈ ａｍｅ ｔｔｅ ｄ ａ ｂ ｃ ｆａ ｔｃ ｌ ｎ ｙ ｔｍ ｎ ｎ ｔ ｏ ｋ ｓｒ ｃ ：Ａ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｏｏ ｙ ｓ ｓｅ ｗａ ｒ ｓ ｎ ｅ ， ｈ ｃ ｉ ｄ ａ ｈ ｒ ｗ ａ ｋ ｏ ｏｏ ｙ ｓ ｓ ｎ ｅ ＇ ｃｏ ｏ ｍｏ ｅ ｉ ｈ ａ ｓ ｐ ｔ ． Ｔ ｅ ｆ ａ ｉ ｉ ｔ ｈ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｐ ｏ ｅ ｙ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔａ ｄ ｔｅ ｈ ｕ ｅ ｆ ａ ｏｏ ｙｓ ｅ ｔｈ ｒ ｎ ｎ ｓ ｏ ｅ ｔ ａｈ ｈ ｅ ｂ ｌ ｙ ｏ ｔ ｅ ａ ｏ ｈ ｉ ｒ ｖ ｄ ｂ ｘ ｅ ｎ ｓ ｉ ｆ ｌ ｉ ｉ ｎ ｈ ｎ
外激素相 互促 进 ， 而通过 减 少在 最短 路 径上 的蚁群 外 激素 数 量 来 实现路 由的 负载 分担 。最后 通过 从 实验验证 了该 方 法的 可行 性 ， 给 出了实验 结果 。 并
一种蚁群竞争WSN能量均衡路由算法
关键 词 ： 蚁群 算 法 ； 拥塞控 制 ； 能量路 由； 息 素 信 中图分类 号 ： Ｐ １ Ｔ３１ 文献标 志码 ： Ａ
Ｅｑ ｉ ｂ ｉ ｍ ｎ ｒ ｙ ｒ ｕ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｎ ａ ｔｃ ｌ ｎ ｙ ｔｍ ｏ Ｓ ｕ ｌ ｒｕ ｅ ｅ ｇ ｏ ｔｎ ｌ ｏ ｉ ｉ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ｎ ｏｏ ｙ ｓ ｓｅ ｆ ｒ Ｗ Ｎ
ｆ ａ ｉ ｌｔ ｈ ｓａｇ ｒｔ ｍ ｓｂ ｅ ａｉ ａｅ ｅ ｓｂｉｉ ｏ ｔｉ ｏ ｈ ｙｆ ｌ ｉ ｈａ ｅ ｎ ｖ ｌｄ ｔｄ， ａ ｄ ｈ ｅ ｕ ｔ ｘ ｒｍｅ ａ ｅ ｂｅ ｎ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｎ ｔ ｅ ｒ ｓ ｓ ｏ ｅ ｐ ｉ ｎｔｈ ｖ ｅ ｒ ｓ ｎ ｅ ． ｌ ｆ ｅ
ｃｕｄ ｙｔ ｉ ｄａｔ ｅｏ ｎ ｏｏｙＳｓ ｍ （ Ｃ ） ｃｅ ｒｔ ｔ ｏｓ ｉｇｎ ｙｓｅｄｏ ｕ ｎ ｎｓｏ ｃｔ ｄｔ ｅ ｏｌ，ｂ ｋｎ ａｖ ａ ｆ ｔ ｌｎ ｙｔ ａ ｇ ｎ ｇ Ａ Ｃ ｅ Ａ Ｓ ，ａｃｌ ａ ｅｃｎｔｎ ｅｃ ｐ ｅ ｒ ｔ ｇｏ ｈ ｒ ｕ ａ ｋ ｅ ｅｈ ｒ ｆ ｏｉ ｔ ｎ ａ
ｈ ａｎ ｅ ｏ ｎ ｄ ｓｅ ｅ ｇ ｉ ｏ ａ ｃ ｕ ｔ ｔ ｍｐ ｒ ｈ ｌ ｉ ｅ ａ ｏ ｏ ｙ ｃ ｍｐ ｔ ｉｎ ｍ ｃ ａ ｉｍ ．Ｔ ｅｐ ｅ ｏ ｎ ｎ ｔ ｅ ｂ ａ ｃ ｏ ｅ ｎ ｒ ｔ ｃ ｏ ｎ ．Ｉ ｉ ｏｔ ｄ ｔ ｅ ｍｕ ｔ ｌ ｔｃ ｌｎ ｏ ｅｉ ｏ ｅ ｈ ｎ ｓ ｔｏ ｈ ｈ ｒ ｍｏ ｅ ａ ｄ ｌ ｆ ｙ ｎ ｅ ｐ ｎ ｔ ｏ
（Ｃ） Ａ Ｓ 对路 由 中最短路 径 的加 速 收 敛 的 同 时 ， 兼顾 网络 节 点能 量 均衡 消耗 ， 出 了一种 新 算 法— — 提
基于蚁群算法的云计算资源负载均衡调度算法研究的开题报告
基于蚁群算法的云计算资源负载均衡调度算法研究的开题报告一、选题背景和意义随着云计算的迅速发展，云计算资源的利用效率越来越成为云计算企业和用户关注的焦点问题。
负载均衡调度算法作为一种优化资源利用效率的策略，已成为云计算领域研究的热点之一。
目前，负载均衡调度算法主要包括静态调度算法和动态调度算法。
静态调度算法在系统初始阶段确定负载均衡方案，不考虑系统运行期间的动态变化。
动态调度算法则通过实时监测系统的负载情况，及时调整负载均衡方案。
蚁群算法作为一种适用于复杂优化问题的自适应算法，能够有效应对云计算资源的动态变化，因此在云计算资源负载均衡调度算法中的应用备受关注。
本研究旨在通过研究基于蚁群算法的云计算资源负载均衡调度算法，探索一种适用于互联网企业云计算环境的负载均衡调度方案，提高云计算资源利用率、降低用户等待时间和系统资源浪费。
二、研究内容和目标本研究将研究基于蚁群算法的云计算资源负载均衡调度算法。
具体内容包括：1. 分析和比较现有的云计算资源负载均衡调度算法，探究其优缺点以及适用场景。
2. 研究蚁群算法的基本原理和优化方法，分析其适用性及原理优劣。
3. 设计基于蚁群算法的云计算资源负载均衡调度算法模型，并进行模拟实验验证其有效性和优越性。
本研究的目标是：1. 能够提出一种适用于互联网企业云计算环境的负载均衡调度方案。
2. 能够提高云计算资源利用率，降低用户等待时间和系统资源浪费。
三、研究方法本研究采用文献调研和模拟实验相结合的方法，具体包括：1. 文献调研：搜集和整理云计算资源负载均衡调度算法相关的理论研究和实践案例，以及蚁群算法原理和优化方法相关的研究成果，深入分析比较这些算法。
2. 模拟实验：基于所提出的基于蚁群算法的云计算资源负载均衡调度算法模型进行模拟实验，将实验结果与传统负载均衡调度算法进行比较，验证其有效性和优越性。
四、研究计划和进度安排本研究计划分为以下几个阶段：1. 阶段一（1个月）：完成云计算资源负载均衡调度算法文献调研和分析比较。
改进蚁群算法在 WSN 路由优化中的应用
改进蚁群算法在 WSN 路由优化中的应用李锋【摘要】Wireless sensor network,as a distributed network system,is composed of a large number of sensor nodes. By exchanging state information, the nodes can discover and maintain routing information to form a unified network.Aiming at the problems of routing protocol in wireless sensor networks,this paper describes a new ant algorithm based on vision extremes,and avoids all the ants to choose the same path by update partial pheromones.The simulation results show that new algorithm has advantages of positive feedback,global convergence and dynamic adaptation and is suitable for the phenomenon of large nodes join and death in wireless sensor network.%无线传感网络是一种由大量传感节点构成的分布式网络系统，节点与节点之间通过彼此交换状态信息以发现和维护路由，组成统一网络。
针对目前无线传感网络路由协议的不足，提出基于视野极值的改进蚁群路由算法，并通过信息素局部更新避免全部蚂蚁选择相同路径，算法提前收敛的问题。
仿真实验证明，新算法具有正反馈、全局收敛和动态适应等优点，能很好适应无线传感网络节点随机分布，节点频繁加入和死亡的现象。
基于蚁群优化的能量均衡WSN路由算法
【 作者单位 】 郭鑫鑫 、 冯勰 ， 吉林 农业科技 学院 ； 刘志 东， 吉林化 工学院
一
、
引 言
务 。本文提 出一种 基于 蚁群优 化 的能量均 衡无 线传 感器
网络路由算法 ， 采用 蚁群 优化算 法进 行最 优路 径搜 索 ， 寻找
突 表达 ， 采 用 槽 轮 可 以保 证 排 粒 ， 但 会产 生振动 与噪音 ， 去 掉
【 参考 文献 】 ［ １ ］ 熊开封 ． 我 国Ｔ Ｒ Ｉ Ｚ理 论研 究综 述 ［ Ｊ ］ ． 包装 工程 ， ２ ０ ０ ９，
１１， ２ ２１～ ２ ２ ２
槽 轮能够 消 除噪 音 和振 动 ， 但 不能 保 证排 粒 。针 对 这种 情
二、 标 准 蚁 群 算 法
传送组成的系统 。ＷＳ Ｎ以低功耗 、 低 成本 、 分 布式 和 自组 织
的 特 点 得 到 了广 泛 的 应 用 ， 但 同 时存在 节点 的能 量有 限 ， 通
信能力 、 计算能力 和存储 能力 有限等 问题 … 。有效 提高节 点 能量均衡利用 ， 保 障通信 质量 ， 快速搜 索路径 最优解 ， 延 长无
无线传感器 网络 （ Ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ， ＷＳ Ｎ ） 是 由同
一
空间的众多不 同节 点组 成 的， 由大量 的传感 器感 知 、 数据
各节 点代价最小 的多跳路 由 ， 有效 节能 ， 减少通信 开销 ， 提高 了网络的生命期 ， 同时也保证 网络 的覆盖和连通性能 。
２ ０ １ ７年 第 １ ６ 卷 第 ２ 期
基 于 蚁 群 优 化 的能 量 均 衡 ＷＳ Ｎ路 由算 法
基于蚁群优化算法的SDN负载均衡研究
基于蚁群优化算法的SDN负载均衡研究SDN（软件定义网络）是一种新型的网络架构，通过将网络控制平面从传统的网络设备中分离出来，实现了网络的可编程性和灵活性。
然而，随着SDN网络中流量负载的增加，如何高效地进行负载均衡成为了一个重要的研究课题。
蚁群优化算法是一种模拟蚁群觅食行为的启发式算法，它模拟了蚁群通过释放信息素和反馈信息相互通信来寻找最短路径的行为。
基于蚁群优化算法的SDN负载均衡研究旨在通过模拟蚁群的行为来优化SDN网络中的流量负载分布，实现网络资源的最优利用和性能的提升。
在基于蚁群优化算法的SDN负载均衡研究中，首先需要建立一个合适的优化模型。
该模型应包括网络中各节点的资源状况、流量负载需求以及节点之间的通信链路等信息。
通过分析这些信息，可以制定出适合蚁群优化算法的目标函数，比如最小化网络中节点的负载差异或最大化网络的流量吞吐量。
接下来，需要设计出适用于SDN网络的蚁群优化算法。
首先，需要确定蚂蚁在网络中的移动方式和信息素的更新方式。
由于SDN网络中的节点是可编程的，因此可以通过控制器向节点下发指令来实现蚂蚁的移动。
同时，可以通过节点之间的控制器之间的信息交换来更新信息素。
通过合理设计这些机制，可以使蚂蚁在网络中寻找最优路径。
然后，可以利用建立的蚁群优化算法模型对SDN网络进行仿真实验。
在仿真实验中，可以模拟SDN网络中不同条件下的负载情况，比如节点的资源利用率、流量负载需求和通信链路状况等。
通过运行蚁群优化算法，可以观察到蚂蚁的移动路径和信息素的更新情况，并计算出网络的负载分布和性能指标。
最后，可以通过与其他负载均衡算法进行对比实验来评估基于蚁群优化算法的SDN负载均衡算法的性能。
比较的指标可以包括网络的流量吞吐量、节点的负载均衡度和实现负载均衡所需的时间等。
通过与其他算法的对比，可以验证基于蚁群优化算法的SDN负载均衡算法的有效性和优越性。
综上所述，基于蚁群优化算法的SDN负载均衡研究通过模拟蚁群觅食行为来优化SDN网络的流量负载分布。
基于蚁群优化算法的SDN负载均衡研究
基于蚁群优化算法的SDN负载均衡研究基于蚁群优化算法的SDN负载均衡研究摘要：软件定义网络（Software Defined Networking，简称SDN）是一种创新的网络架构，它将网络控制与数据转发平面进行分离，使得网络管理和控制变得更加灵活和可编程。
负载均衡是SDN中的一个重要问题，本文基于蚁群优化算法，提出了一种SDN负载均衡方案，通过模拟实验验证了该方案的有效性。
1. 引言负载均衡是指通过合理分配网络负载，使得网络资源得到充分利用的技术手段。
在传统网络中，负载均衡算法通常集中在路由器或交换机上执行。
然而，在SDN中，由于网络控制与数据转发平面的分离，负载均衡算法的设计变得更加复杂。
因此，我们需要一种高效的负载均衡算法来解决SDN网络中的负载均衡问题。
2. SDN负载均衡问题分析在SDN中，控制器负责整个网络的控制和管理，它根据网络流量情况，动态地调整数据包的转发路径。
然而，在大规模网络中，如何将网络流量分配到不同的路径上，以达到负载均衡的效果，是一个具有挑战性的问题。
3. 蚁群优化算法的基本原理蚁群优化算法是一种模拟蚂蚁觅食的行为而设计的一种优化算法。
它的基本原理是通过蚂蚁的信息交流和路径选择行为，不断地搜索最优解。
在SDN负载均衡问题中，我们可以将SDN网络看作是一种蚁群系统，通过模拟蚂蚁在网络中的行为，来寻找最优的负载均衡方案。
4. 基于蚁群优化算法的SDN负载均衡方案设计在本文中，我们设计了一种基于蚁群优化算法的SDN负载均衡方案。
具体步骤如下：步骤一：初始化蚁群信息，包括蚂蚁的位置、速度和朝向等。
步骤二：蚂蚁根据当前网络流量情况选择路径，更新路径信息。
步骤三：蚂蚁根据路径信息更新蚁群信息。
步骤四：重复步骤二和步骤三，直到达到停止条件。
步骤五：根据蚁群信息确定最优的负载均衡方案。
5. 仿真实验与结果分析为了验证我们提出的SDN负载均衡方案的有效性，我们使用Mininet进行了一系列的仿真实验。
基于蚁群优化的能量均衡自适应路由算法
基于蚁群优化的能量均衡自适应路由算法
杨大鹏
【期刊名称】《海军航空工程学院学报》
【年(卷),期】2013(000)001
【摘要】基于蚁群优化的WSNs路由算法具有蚁群优化自组织性、正反馈性和并行性的特点，在构造无线传感器网络中的最优路由时有很好的性能。
但是蚁群优化构造最优解时带来的网络开销十分可观，不适合在路由维护阶段反复使用蚁群优化重构路由。
考虑到蚁群优化的上述特点，同时针对无线传感器网络能量受限的特点，提出了一种基于蚁群优化的能量均衡自适应路由算法。
该算法使用了新的信息素更新算子，算子中包含了网络能量水平因子，能够均衡网络能量消耗。
在路由维护阶段，该算法使用了新的基于侦测蚂蚁的自适应路由维护机制，很好地降低了网络开销。
【总页数】5页(P90-94)
【作者】杨大鹏
【作者单位】海军驻重庆地区军事代表局，成都610100
【正文语种】中文
【中图分类】TN915;TP183
【相关文献】
1.基于蚁群优化的能量均衡WSN路由算法 [J], 郭鑫鑫;冯勰;刘志东
2.能量均衡的室内无线传感器网络自适应分簇路由算法 [J], 田勇;唐祯安;喻言
3.基于能量距离复合权值Dijkstra算法的新型能量均衡WSN路由算法 [J], 段其昌;陈艳;周元
4.基于蚁群优化的能量有效Ad Hoc路由算法 [J], 李劲;周继鹏
5.基于蚁群优化的无线传感器网络能耗均衡路由算法 [J], 王青正;闵林;郭拯危因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
使用蚁群优化的WMSNs负载均衡路由方案
使用蚁群优化的WMSNs负载均衡路由方案毕俊蕾;李致远【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)018【摘要】Due to the characteristics of Wireless Multimedia Sensor Networks(WMSNs),such as limited resources,variable channel capacities and highly redundant data, researching on the QoS routing of WMSNs isof great challenges. Aiming at these challenges,a Ant Colony Optimization based Load Balancing Routing(ACOLBR) scheme for WMSNs is proposed. The network is divided by a novel clustering algorithm.Then on the basis of the hierarchical topology, an optimal path from cluster heads to base station is built by the ant colony optimization algorithm.The routing between cluster members and their cluster heads is built by a minimum spanning tree algorithm within clusters. The simulation results show that ACOLBR has better scalability, adaptability, load balancing,transmission success rate and delay performance than AGRA(Ant-like Game Routing Algorithm for WMSNs) and M-IAR (Multimedia-enabled Improved Adaptive Routing) algorithms.Therefore, ACOLBR can achieve load balancing, effectively prolong the network lifetime and guarantee the QoS of the data transmission.%由于无线多媒体传感器网络(WMSNs)具有资源受限、信道容量可变、数据冗余度高等特点,研究WMSNs的QoS路由具有极大的挑战性.针对上述问题,提出了一种使用蚁群优化的WMSNs负载均衡路由方案--ACOLBR.ACOLBR采用分簇技术进行区域划分,簇间利用ACO找到一条簇首到基站的最优路径,簇内利用以簇首为根节点的最小生成树算法组织路由.仿真结果表明,与AGRA和M-IAR算法相比,ACOLBR在负载均衡、传输时延、传输成功率,可扩展性和自适应性等方面均有较大改进,实现了全网的负载均衡,有效地延长了网络生命期,保证了网络传输的QoS.【总页数】5页(P80-84)【作者】毕俊蕾;李致远【作者单位】河南工业职业技术学院计算机工程系,河南南阳,473009;南京邮电大学计算机学院,南京,210003【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.一种基于跨层设计和蚁群优化的自组网负载均衡路由协议 [J], 郑相全;郭伟;葛利嘉;刘仁婷2.使用MSTP实现冗余备份负载均衡的组网方案 [J], 雷学智3.具有负载均衡和蚁群优化的移动P2P路由策略 [J], 牛新征;周明天;佘堃4.基于动态负载均衡的层次性移动 IPv6路由优化方案 [J], 范祚至;张曦煌5.基于多信息素蚁群优化的WS N节能路由方案 [J], 陈涛;刘姗姗;梁修荣因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于改进蚁群优化算法的WSNs路由协议
一种基于改进蚁群优化算法的WSNs路由协议史宝会;刘海燕【摘要】面对无线传感网络(wireless sensor network,WSN)路由问题,提出新颖生物激励-自我组织的安全自适应路由协议(biological inspired self-organized secure autonomous routing protocol,BIOSARP).BIOSARP采用改进蚊群优化算法(improved ant colony optimization,IACO),利用端到端传输时延、剩余电量和链路质量计算信息素,并据此信息决策最优转发节点,从而减小广播次数和数据包负担,降低时延、数据包丢失率和功率消耗.仿真结果表明:提出的BIOSARP在数据包传递率、能量消耗优于安全实时负荷分配协议(secure real-time load distribution,SRTLD),数据包传递率提高24.75％,能量消耗降低31.8％.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2015(041)009【总页数】4页(P106-109)【关键词】蚁群优化算法;信息素;自主;路由协议;无线传感网【作者】史宝会;刘海燕【作者单位】北京信息职业技术学院计算机工程系,北京100018;北京信息职业技术学院计算机工程系,北京100018【正文语种】中文doi：10.11857/j.issn.1674-5124.2015.09.024集成电路和微处理器的发展使得部署低功率、多功能、低成本的无线传感节点成为可能［1］。
这些无线传感节点以多跳方式相互通信，形成无线传感网络（wireless sensor networks，WSNs）。
WSNs根据IEEE 802.15.4标准构建框架，为收集某一事件信息，需在事件附近部署大量的传感节点，并将收集到的信息发送给信宿节点（sink node）。
然而，微型无线传感节点存在成本、尺寸的限制，并且计算速度、记忆、能量以及带宽也受限，使得传感节点不能正常工作，即失效，给WSNs应用提出了挑战［1］。
基于蚁群优化的WSN功率自适应路由算法
基于蚁群优化的WSN功率自适应路由算法黄曼;程良伦【摘要】为节省节点能量开销,延长无线传感器网络(WSN)的生命周期,在研究蚁群优化算法的基础上,提出一种基于蚁群优化的功率自适应路由算法.在蚂蚁寻路时考虑节点的传输方向、剩余能量和节点间距离.寻找到一条最优路径后,根据相邻两节点问的距离调整节点的发射功率,避免功率过大造成能量浪费.仿真实验结果表明,在节点非均匀分布的情况下,该算法能够有效节省网络开销,延长网络生命周期.%In order to cut down the energy consumption of the nodes and extend the lifetime of Wireless Sensor NetworkWSN), a power adaptation routing algorithm for WSN based on Ant Colony Optimization(ACO) is proposed. It takes the transmission direction of the nodes, residual energy and distance between nodes into account when ants find paths. After finding an optimal path, the transmission power of the nodes is adjusted according to the distance between two adjacent nodes to optimize the energy consumption. Simulation results indicate that the algorithm can effectively save network overhead and prolong the network lifetime when the nodes are distributed non-uniformly.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)001【总页数】3页(P102-104)【关键词】无线传感器网络;路由;蚁群优化算法;功率自适应;网络生命周期【作者】黄曼;程良伦【作者单位】广东工业大学自动化学院,广州510006;广东工业大学自动化学院,广州510006【正文语种】中文【中图分类】TP301.61 概述无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是一种特殊的无线多跳分布式网络，具有明显的资源受限和与应用高度相关的特点[1]。
基于蚁群算法的SDN负载均衡优化方法
基于蚁群算法的SDN负载均衡优化方法
苏晓伟;魏军;周鲁
【期刊名称】《信息与电脑》
【年(卷),期】2022(34)20
【摘要】常规的网络均衡优化方法主要是利用网络运维特点,对网络负载进行精细化配置,受到复杂网络环境的影响,会延长网络传输时延,影响用网效率。
因此,研究了一种蚁群算法优化软件定义网络(Software Defined Network,SDN)负载均衡的方法。
一方面,选择合适的SDN数据传输路径,建立网络负载控制的整体结构。
另一方面,利用蚁群优化设计了网络负载平衡算法,去除蚁群寻路的冗余路径,降低算法的复杂度,从而缩短网络数据处理时间,快速达到网络负载均衡目标。
采用对比实验的方式,验证了该方法的网络传输时延较短,网络处理能力更佳,网络负载均衡性更高,能够应用于实际生活。
【总页数】3页(P100-102)
【作者】苏晓伟;魏军;周鲁
【作者单位】克拉玛依职业技术学院;克拉玛依油城数据有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.SDN中基于迁移优化的控制器负载均衡策略
2.基于蚁群优化的SDN负载均衡算法研究
3.基于蚁群算法的SDN负载均衡的技术研究
4.基于改进蚁群算法的SDN 网络负载均衡研究
5.SDN中基于动态迁移优化的控制器负载均衡算法
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基于蚁群优化的WSN动态路由算法
基于蚁群优化的WSN动态路由算法
崔浩;欧俊
【期刊名称】《信息技术与信息化》
【年(卷),期】2023()2
【摘要】为节省网络能量,延长网络的生命周期同时提升网络鲁棒性,提出了基于最优通信半径的无线传感器网络蚁群优化动态路由(ant colony optimization dynamic routing, ACODR)算法。
算法通过计算节点的最优通信半径和距Sink节点之间的距离,约束节点下一跳候选集合,加快算法的收敛速度。
采用动态路由策略,在局部节点故障或能量达到阈值时,对部分节点重新规划路由路径,增强网络鲁棒性。
在相同区域部署不同的节点数量,引入Dijkstra算法和ACOMP算法作为对比,仿真结果表明:ACODR路由算法在节点平均能耗、网络生命周期等方面都表现出优良
的性能,验证了算法的有效性。
【总页数】5页(P216-220)
【作者】崔浩;欧俊
【作者单位】三峡库区地质环境监测与灾害预警重庆市重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种基于蚁群算法优化的WSN分簇路由算法
2.基于蚁群优化的能量均衡WSN 路由算法
3.基于FCM聚类和蚁群优化的WSN路由算法
4.WSN中基于改进蚁群的能量优化路由算法
5.基于蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法
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