蚁群算法在无线传感器网络路由能量均衡中的应用

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蚁群算法在无线传感器网络路由能量均衡中的应用

蚁群算法在无线传感器网络路由能量均衡中的应用

蚁群算法在无线传感器网络路由能量均衡中的应用摘要本文将蚁群算法应用于无线传感器路由中,将蚁群的信息素与网络节点的能量结合起来,在蚁群算法收敛的同时,在网络最短路径和传感器节点能量均衡消耗之间进行平衡。

通过仿真实验证明,该算法和基本蚁群算法相比,节点能量均衡消耗,延长了网络寿命。

关键词无线传感器网络;能量均衡;蚁群算法无线传感器网络由众多具有感知、通信和计算能力的传感器节点,以无线的方式连接起来,在军事、灾难救援、环境监测、医疗健康、家庭监护以及其他众多领域都有广泛的应用前景。

但是在实际情况中,无线传感器的能量是有限的并且在采集数据的过程中有能量消耗,所以节点能量消耗快慢对于网络寿命的长短有极为关键的作用。

很多研究者在研究无线传感器路由算法的时候仅仅考虑了节点间距离因素,使得数据沿着最短路径传输和采集,这样会导致最短路径上的传感器节点能量消耗过快而降低到正常工作值以下,缩短了网络的寿命。

因此,需要设计一种新的路由算法,均衡各传感器节点的能量消耗,才能延长网络的寿命,保证数据传输的连续性和持久性。

蚁群算法因为具有自组织、动态多路径和鲁棒性而特别适合于无线传感器网络路由的应用。

基于蚁群算法的各种优势,本文提出了一种基于蚁群算法的无线传感器网络路由能量均衡算法,在传感器节点传输数据的时候既考虑了节点间的距离因素,又考虑了节点的剩余能量和传输数据的能量消耗,延长的网络的寿命。

1基本蚁群算法模型1991年,M.dorigo等人将蚁群算法应用于求解TSP问题,提出了基本蚁群算法的数学模型。

TSP问题是求在N个城市中确定一条最短的遍历所有城市有且仅有一次的回路。

设m为蚂蚁的数量,N个城市中蚂蚁的数量为,其中bi(t)表示在t时刻位于城市i的蚂蚁数量,τij(t)表示t时刻城市i与j之间的信息素浓度,在初始状态时各城市间的信息素浓度相同都为一常数const,用Pijk(t)来计算蚂蚁在t时刻从城市i选择移动到城市j的概率,Pijk(t)的计算表达式为:= (1)在式(1)中,参数α代表蚂蚁运动过程中信息素起的作用程度,β代表启发因子作用,τij表示i与j两城市之间路径的信息素浓度,ηij表示两城市的能见度,与两城市间的距离相关,allowedk表示蚂蚁k下一步允许选择的城市。

基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究
络 中传感器 的能量成 为人们研究 的热点. 研究 无线传感器 网
( 1 ) 节点发送数据 的能量消耗公式为 :
f k E + k ¥ d d ≤d 0
络路 由算法起于 1 9 9 0年以后 , 如今这一课题 的科 研很有活 力, 不论 国内还是 国外相关 的科研工作人员付 出了很多的努 力. 无线传 感器 网络拓扑结 构易变 , 并且使 用有 限能量 的电 池供 电. 这些特征使得传统 的路 由算法机制无法再用 于无 线
无 线 传 感 器 网 络 路 由设 计 的 重 要 目标 . 本 文 在 基 本 蚁 群 算 法在 无 线传 感 器 网 络 应 用 的 基 础 之 上 提 出 了几 点 改 进 策 略 . 将 节 点 现 有 的 能量 水平 作 为 计 算 转 移 概 率 的 务 件 之 一 。 使 优 秀路 径上 的 节 点在 网 络 中存 在 的 时 间更 长 . 将 节 点 的位 置 信 息 作 为 计 算 转 移 概 率的 条 件 , 通 过将 位 置信 息 写入 转移 概 率 中 。 使 节 点在 搜 索路 径 时 具有 方 向 性 . 最 后 本 文 利 用 MA T L A B 工 具 对 改 进 的 策 略 进 行 了 实验 仿 真 , 并 将 结 果 和 原 始 的 AC O 算 法 进 行 比 较 分 析, 仿 真 结 果 显 示 改进 策略 在 延 长节 点 的 生命 周 期 , 维 持 网络
用 总线连接方式代替 了串 / 并 口方式, 形成 了真正意义上 的 无线局域 网络 2 1 世纪, 无 线传感网作为多学科交叉 的新兴
技 术研究领域, 被世 界各个 国家高度关注 , 给军事方 面、 学术 和工业界等带来 了巨大反 响. 然而由于传 感器一般 由电池供 应 电能 , 而且分布 的环境可能 比较恶劣. 经常更换 电池不太

邻域搜索蚁群算法在无线传感器网络数据融合中的应用

邻域搜索蚁群算法在无线传感器网络数据融合中的应用
域 搜 索蚁 群 算 法 ; 阿圯 利 刖蚁 群 算 法 寻 找最 短路 径 的 优势 ,构 造 最 短路 径 ; 为 了避 免 蚁 群 算 法 的早 熟 收 敛 和收 敛 速 度 慢 的 问 题 - 当达 到

定 的 迭 代 次 数 后 .运 用 j _ = { . 有t , 变 邻域 搜索 的 变异 算 子 埘搜 索结 果进 行 优 化 ;算 法不 但 考 虑 了无 线 传 感 器 网络 节 点 能 量 消耗 也 考 虑 厂数
: l f { j 控制. 2 0 I 7 . 2 5 ( 6 )

29 8 ・
பைடு நூலகம்
Co m pu t e r M e a s u r e me n t &
Co n t r ol
智能 仪 器 与传 感 技 术
中图 分 类 号 : TP 3 I 9 文献标识码 : A
Wa ng Li h on g, Yu G ua n ghu a, Xi a K ui l i a n g
( 1 ) e p ar t f l l o nl of( ' o m put e r a nd I nf or ma t i on En gne e r i ng. Hei he U ni v e r s i t y, H ei h e 1 6 ・ 1 3 00- Chi na )
Ab s t r a c t : I n o r d e r t o r e d u c e t h e a l i n ) L l 1 ) 1 O f n e t wo r k d a t a t r a n s mi s s i o n a n d i mp r o v e t he e { f i c i e n e y o f d a t a i n t e gr a t i m1 a n d r e d u c e n e t wo r k d e l a y.{ l h y b r i d a n1 a l go r i t h m b a s e d O I l n e i g h b o r ho o d S e a r c h i s p r o p o s e d f o r wi r e l e s s S e n s o r n e t wo r ks d a t a a g g r e g a t i o n.Fi r s t ,M a ki n g I 】 s e o f t b e a d v a n t a ge s o f a l i t a l g o , i t h n I i n s e a r c h i n g f o r t h e s h o r t e s t p a t h,t h e a l g o r i t h m c o n s t r u c t t h e s h o r t e s t p a t h. I ' o o v e r c o t t l e t he d i s a d wmt a g e s o f p r e n t a t I i i i t y a t l d t he s l o w r a t e o f c o nv e r g e n c e i n a m i a l g o r i t h m ,a t t h e s a me t i me,a va r i a b l e n e i g hb o r h o od s e a r c h mu t a t i o n o p e r a t o r i s a p p l i e d t n( 】 【 】 t i mi z e s e a l ‘ c h r e s u h s . wh e n i t c r r a t i on s n u mb e r i s a c h i e v e d . No t o nl y t h e e n e r g y c o ns u mp t i o n i s c o n s i d e r e d ,[ ) t l t a [ s o t h e d a t } l t F an s l [ 1 i s s i o n d e h l y i s c o n s i d e r e d .1 " . x p e r i me n t r ( 、 s u l t s s h o w t h a t t h e a l g o r i t h m wh i c h r e d u c e e n e r gy c o ns u mp t i o l a a n d n e t wo r k d e l a y ,i s i r l O r C

蚁群算法在无线传感器网络中的应用研究

蚁群算法在无线传感器网络中的应用研究

tes d nte i l ss sr e o s( N) T e i f Nd pn s ntemnm m o e eiul nr h t yo r e e o t r WS . h f o WS eed iiu t s a e e u h w es n nw k le a o h fh r d g y

种蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路 由算法。利用蚁群 的自组织 、 自适应和动态 寻优 能力 , 通过蚂蚁并行地寻找从
源节点到达 目的节点的最优路径 , 网络最优路径和能量均衡消耗之间进行平衡 , 使 以达到网络能量的优化均衡消耗 , 而延 进
长整个网络的寿命 。进行了仿真实验 , 实验结果表明 , 与经典路 由定向扩散算法相 比, 算法能有效地均衡 网络节点的能量消
i e e tv l xe dst e s a ft e n t o k lf t f ci ey e tn h p n o h e w r ie.
K Y OR S: rl ssno e ok WS ; n C ln t i tna oi m; nrybl c ui rt o E W D Wi e e sr t r ( N) A t o yo i z i l rh E eg a ner t gpo cl es nw o p m ao g t a o n o
o sn d s i n r y u a er u ig ag rtm rp s d w ih u e h e An o o yOp i z t n Alo t m fi o e .A f r e e g s g o t l o h i p o e h c s s te t t l n t ai g r h t ae n i s o h C mi o i

蚁群算法在WSN中的应用

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。

基于蚁群算法的WSNs能量均衡路由算法

基于蚁群算法的WSNs能量均衡路由算法

时,它是一个NP完全问题,传统算法很难有效解决
嬖学囊硕士生。主要研究方向为传感器网络等;曹耀钦教授,主要研究方向为计算机网络和软件工程等;严玉梅硕士生。主要研究方向为 软件工程等. ・274・
问题中城市间的距离),能够建立一种约束机制(如 TSP问题中已访问城市的距离)。相对于其它智能 算法(比如GA,GP,ES),蚁群算法的优点在于:正 反馈,从而能迅速的找到好的解决方法;分布式计算 可以避免过早的收敛;强启发能在早期的寻优中迅 速找到合适的解决方案。 在自然界中蚁群搜索食物时,蚂蚁个体之间可 以通过一种名为外激素的物质进行信息传递,引导 蚂蚁选择最优的爬行路线。从而,整个蚁群的集体 行为便表现出一种信息正反馈现象。我们以旅行商 问题(TsP)为例说明蚁群算法的基本模型。设G= (V,E)是一个连通的无向图,y是图G中顶点的集 合,职,奶EV;E是边的集合,e(i,歹)∈E。令勺(£) 表示t时刻边弧e(i,歹)上的信息素强度,%(£)表示t
energy-balance
ant
colony routing
algorithm(EBACR)was proposed
tO
balance the energy
consumption in WSNs.
This that
gY
algorithm takes into account the energy consumption and the 1ess commumcation hops.Simulation results show the proposed algorithm avoid energy working the less hops path,obviously reduce the early

优化的蚁群算法在无线传感器网络中的应用

优化的蚁群算法在无线传感器网络中的应用
【 要】 摘 蚁群 算法是一种新型的 用于求解组合优化或 函数优化 问题 的启发 式算法, 其基 本思想是借 用生物界 的蚂蚁 群体 觅食机 理 , 将每 个蚂蚁看作一个智能体 . 为智能群体的蚁群 , 觅食过程显现 出高度 的并行性 、 作 其 正反馈性 和鲁棒性 , 以此为基础的蚁群算法也具有这样一些 特点。蚁 群算法在路径选择方面的优势正好应 用于无线传感器网络 中源节点到 目 标节点的最优路 径的建 立。
蚂蚁在运动过程中 . 能够在它所经过的路径上 留下一种叫做信息 素 的物质 . 并以此指导 自己的运动方 向 蚂蚁倾 向于朝着该物质强度 高 的方 向移动。因此. 由大量蚂蚁组成的蚁群的集体行为便表现 出一 种信息正反 馈现 象 : 某一路径上走 过的蚂蚁越多 . 则后者 选择该路径 的概率越大 。 蚂蚁个体之间就是通过这种信息的交流达 到搜索事物的
目的 的。
+ ( ] [ ( [ z ] ) × )
J l w d ∈al ek o
∑fd ∈l
0, oh r s t ewie
+ ( [ £] [ £ ( ) )

( 3 式 ) 其中 ,k 0 是第 k 只蚂蚁访问下一节点剩余能量 的运算 因子 . 其表 蚁 群 算 法 最 成 功 的 就 是 运 用 在 旅 行 商 ft vl g s em . Cr e n a s 3 a i l n ’ p b m P问题上 。 S 具有广泛的代表意义和应用前景 , rl , ) oe TP 许多问题 达式如下 : j × √∈砒 ( 4 式 ) 均可抽象为 T P的求解 S T P就是指给定 n S 个城市和两两城市之间的距 离 . 要求确定 一条 ∑ ( ) 经过各城市当且仅 当一次 的最短路线。设 m是蚁群 中蚂蚁 的数量 . 用 d 表示城市 i i j 和城市 i 之间的距离 , j) "( rt i 表示 t 时刻残 留在城市 ij 、连 式 3 式 4表示了蚂蚁在寻找最短路径 的同时受 到了节点能量 消 、 线上的信息量。初始时刻 t = O时 . m只蚂蚁随机放置到 n 将 个城市中 耗的限制 。式 4中的参数 M可 以根据不 同的实验环境取 得最合适 的 的 m个 城市上 , 条路径 上的信息素 量相等 , " f= ( 为 常数 ) 解 ,它的主要作用 是平衡剩余能量这个 因素在概率选择 中所 占的比 各 设 d 0 cc j) 。 蚂蚁 kk l . ) (=,3 . 在运动过 程 中根据 各条路径上 的信 息素量决 定 重。 5 2 m M= 是在本 实验环境 内经过多次计算所得到的可以使 网络生存期 转移方向。蚂蚁 系统所使用的状态转移 规则被称 为随机比例规则 . 它 最长的常量参数 给出了位 于城市 i 的蚂蚁 k 选择移动到城市 j 的概率 在 t 时刻 . 蚂蚁 4 总 结 与展 望 k在城市 i 选择城市 i 的转移概率对 Pj(为 : it k)

基于量子蚁群算法的无线传感器网络路由

基于量子蚁群算法的无线传感器网络路由

基于量子蚁群算法的无线传感器网络路由吴俊;罗永红;潘丽姣【摘要】无线传感器网络路由是无线传感器网络研究领域的一个研究热点;针对能最控制在无线传感器网络路由上的特殊要求,为了促使网络节点能量消耗相对均衡,研究者将蚁群算法应用于无线传感器网络的路由,但是蚁群算法在求解无线传感器路由问题时存在易于陷入局部最优和收敛速度慢等问题,将量子蚁群算法应用于无线传感器网络路由,用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息,用量子旋转门更新蚂蚁携带的量子比特,用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异;仿真实验表明该方法具有收敛速度快,解的质量高、稳定性好等优点,为蚁群算法在无线传感器网络中应用提出了一种新的解决方案.%Wireless sensor network routing in wireless sensor networks, a research focus areas of research. For energy control in wireless sensor network routing on the special requirements of network nodes in order to facilitate relatively balanced energy consumption, ant colony algorithm is applied to wireless sensor network routing, but the ant colony algorithm in solving the routing problem in wireless sensor there is easy to fall into local optimum and the convergence speed is slow and other issues, this article will quantum ant colony algorithm.Simulation results show that the method has fast convergence and solution quality, high stability and good for the ant colony algorithm applied in wireless sensor networks presents a new solution.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2011(019)002【总页数】3页(P487-489)【关键词】无线传感器网络;蚁群算法;路由;量子蚁群【作者】吴俊;罗永红;潘丽姣【作者单位】义乌工商职业技术学院机电信息分院,浙江义乌,322000;义乌工商职业技术学院机电信息分院,浙江义乌,322000;义乌工商职业技术学院机电信息分院,浙江义乌,322000【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言无线传感器网络(w ireless sensor netw orks,WSN)是由大量具有信息感知,数据处理和无线通讯能力的传感器构成的无线自组织网络[1]。

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

文献标识码: A
文章编号: 1000—9787( 2012) 09—0036—03
Research on improved ACO-based routing for wireless sensor networks*
SHANG Xing-hong,QIAN Huan-yan,GAO De-min
( School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China)
法应用于无线传感器网络的路由选择,提出一种基于能量均衡的无线传感器网络路由算法。该算法将节
点能量作为转移概率规则启发因子,通过计算转移概率和适应度值找到最优路径。仿真结果表明: 该算法
可以显著减低网络总能耗,从而延长无线传感器网络的生命周期。
关键词: 无线传感器网络; 网络路由; 蚁群优化算法
中图分类号: TP 393
研究蚁群算法应用于 QoS 路由问题的可能性的基础上,给
出了调和蚁群算法解决多路径多约束 QoS 问题的算法,最
后通过仿真实例得到满意的结果。以上的算法在解决其关
注领域方面都有一定创新性,但较少考虑节点的能耗平衡
和路径最优等于无线传感器网络,提出基于能量均衡
k = 1,…,m ,
( 4)
{ρ fitness Q,l( r,s) ∈wk( t)
Δτij ( t) =
. 0 , otherwise
( 5)
其中,ρ( ρ∈( 0,1) ) 表示信息素挥发系数,Q 表示信息
度强度系数。
5) 转到步骤( 2) 反复执行,直到执行完规定的迭代次

遗传算法与蚁群优化算法的混合优化策略在无线传感器网络中的应用

遗传算法与蚁群优化算法的混合优化策略在无线传感器网络中的应用

遗传算法与蚁群优化算法的混合优化策略在无线传感器网络中的应用遗传算法与蚁群优化算法是两种常用的优化算法,在无线传感器网络中的应用也备受关注。

本文将探讨遗传算法与蚁群优化算法的混合优化策略在无线传感器网络中的应用。

一、无线传感器网络简介无线传感器网络是由大量分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络。

这些节点能够感知环境中的信息,并通过无线通信将数据传输到基站或其他节点。

无线传感器网络具有广泛的应用领域,如环境监测、智能交通、农业等。

二、遗传算法的基本原理及应用遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法。

它通过模拟自然选择、交叉和变异等操作,逐步优化问题的解。

遗传算法具有全局搜索能力和并行性强的特点,广泛应用于函数优化、组合优化等领域。

在无线传感器网络中,遗传算法可以应用于路由优化、能量管理等问题。

例如,在路由优化中,遗传算法可以通过调整传感器节点之间的通信路径,使得网络的能量消耗最小,延迟最小,从而提高网络的性能。

三、蚁群优化算法的基本原理及应用蚁群优化算法是模拟蚂蚁觅食行为的一种优化算法。

蚂蚁在觅食过程中通过信息素的沉积和挥发,不断调整自己的行动策略,最终找到最优的食物源。

蚁群优化算法通过模拟蚂蚁的觅食行为,寻找问题的最优解。

在无线传感器网络中,蚁群优化算法可以应用于节点部署、能量均衡等问题。

例如,在节点部署中,蚁群优化算法可以根据节点之间的通信距离和能量消耗等因素,自动调整节点的位置,使得网络的覆盖范围最大,能量消耗最小。

四、遗传算法与蚁群优化算法的混合优化策略遗传算法和蚁群优化算法都有各自的优势和局限性。

遗传算法具有全局搜索能力,但容易陷入局部最优解;蚁群优化算法具有局部搜索能力,但收敛速度较慢。

因此,将两者结合起来,可以充分发挥它们的优势,提高优化效果。

在无线传感器网络中,遗传算法与蚁群优化算法的混合优化策略可以应用于节点部署、能量管理等问题。

例如,在节点部署中,可以先利用遗传算法生成一组初始解,然后使用蚁群优化算法对初始解进行优化,得到最优的节点部署方案。

网络拓扑优化的蚁群算法方法

网络拓扑优化的蚁群算法方法

网络拓扑优化的蚁群算法方法网络拓扑优化是指通过改变网络的拓扑结构,使得网络的性能得到优化和改善的过程。

而蚁群算法是一种基于觅食行为的模拟优化算法,它可以用来解决包括网络拓扑优化在内的许多实际问题。

本文将介绍蚁群算法在网络拓扑优化中的应用方法。

一、蚁群算法简介蚁群算法是受到蚂蚁觅食行为的启发而发展起来的一种优化算法。

在自然界中,蚂蚁觅食时会释放信息素,在路径上的蚂蚁会受到这些信息素的影响,越多的蚂蚁经过的路径上的信息素浓度会越高,从而吸引更多的蚂蚁选择该路径。

蚁群算法通过模拟蚂蚁在搜索问题中的行为,从而找到问题的最优解。

二、蚁群算法在网络拓扑优化中的应用1. 蚁群算法在网络路由优化中的应用在一个复杂的计算机网络系统中,合理的路由选择对于网络的性能和稳定性至关重要。

传统的路由优化算法需要考虑的因素较多,而蚁群算法在解决这类问题时能够简化问题的复杂性。

蚁群算法通过模拟蚂蚁在网络中搜索路径的过程,找到最佳路由路径,从而最大程度地优化网络的性能。

2. 蚁群算法在无线传感器网络中的应用无线传感器网络是由一组无线节点组成的网络,这些节点可以感知和采集周围环境的信息,并通过无线通信传输数据。

无线传感器网络通常分布在一片广阔的区域内,节点之间的通信距离是有限的,因此如何合理部署节点并建立网络拓扑结构是一项具有挑战性的任务。

蚁群算法可以通过模拟蚂蚁在区域内的搜索行为,找到最佳的节点部署策略,从而优化无线传感器网络的覆盖范围和性能。

3. 蚁群算法在云计算中的应用云计算是一种基于互联网的计算模式,通过共享的计算资源为用户提供服务。

在一个大规模的云计算中心中,服务器之间的连接拓扑结构对于网络的负载均衡和效率非常重要。

蚁群算法可以通过模拟蚂蚁在网络中的搜索行为,找到最优的服务器连接拓扑结构,从而优化云计算的性能和资源利用率。

三、蚁群算法在网络拓扑优化中的优势与挑战1. 优势蚁群算法在解决网络拓扑优化问题时具有以下优势:1) 分布式计算:蚁群算法是一种分布式计算方法,适用于大规模网络系统中的优化问题。

无线传感器网络中基于蚁群算法的路由概要

无线传感器网络中基于蚁群算法的路由概要

1RGH 3DXVH 7LPH V3D F N H W ' H O L Y H U \ 5D W L R1RGH 6SHHG P V无线传感器网络中基于蚁群算法的路由韩韧摘要大量的具有无线通信和数据处理能力传感器器件通过一定的协议构成自组织网络-无线传感器网络。

这种网络可以有效的进行传感数据收集和传输。

然而由于无线传感器网络具有自身的特点比如:通信、存储和处理能力较弱,有限的能量等,使得关于无线传感器网络的路由研究成为热点。

本文中对该网络的特点以及路由算法要考虑的影响因素进行了分析,然后给出蚁群优化算法在无线传感器网络路由中的应用。

该路由方法易于实现、基于局部信息、将多种影响因素以信息素形式表现出来。

该路由方法的自组织、动态和多路径的特性比较适合应用于无线传感器网络的路由。

关键词无线传感器网络;蚁群算法;路由算法;信息素 1 引言随着微电子技术,计算技术和无线通信技术的进步,制造低功耗的传感器在技术上和成本上已经成为可能。

传感器具有信息采集、数据处理和无线通信多种功能。

通常传感器探测它周围的环境并生成电信号,并且处理这些信号使它们表现为传感器监测的目标或发生事件的属性。

无线传感器网络(Wireless Sensor Network包含了很多传感器节点,这些传感器可以相互通信或是与外部的基站通信。

大量的传感器可以保证精确探测一个很大的区域。

如图1所示, 通常传感器节点有传感器模块、处理模块、无线通信模块和能量模块。

传感器模块负责监测信息的采集和数据转换;处理模块负责传感器的操作,存储和处理自身采集的数据以及其他节点发来的数据;无线通信模块负责与其他传感器节点进行无线通信,交换控制消息和首发采集数据;能量供应模块为传感器节点提供所需的能量 [1]。

它传感器节点或是基站。

基站一边连接传感器网络, 一边连接相应的设备,使用户可以访问和使用传感器网络探测并传输过来的数据。

・传感器节点的能量和带宽都比较小,在一个有许多传感器节点的网络里如何高效的使用每个传感器接点的能量和带宽来传输数据是一个挑战。

基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法

基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法
w ie e s e o ne w o k r l s s ns r t r
Z C e g HU h n Hu , E u i i Y F L n
( eat n f Eetc n ier g n A tm t n, e i nvrt fT c nl y, e i 3 0 9, hn ) D p r t l r E g e n ad uo ai H f U ie i o eh oo H f 2 00 C i me o c i n i o e sy g e a
在 定 向 扩 散 协 议 的 基 础 上 ,通 过 搜 寻 蚂 蚁 以 广 播 的 方 式 在 网 络 中 扩 散 建 立 起 源 节 点 到 目的 节 点 的 多 条 路 径
们 的重 视 。 感 器 网 络 是 由部 署 在 观 测 环 境 内 的 大 量 微 传
型传感器 节点通 过无 线通 信方式 组 成 的一种无 线 网络 。 组 成 传 感 器 网 络 的 节 点 包 括 传 感 器 和 汇 聚 节 点 (ik 。 Sn ) 传 感 器 节 点 的能 量 十 分 有 限 , 且 在 部 署 后 难 以 再 次 补 并
Ab ta t B s d n h s e il e n o n r y o t l o r l s s n o n t r s r c : a e o t e p ca d ma d f e e g c n r f r wi e s e s r ewok, t i p p r r p s d n n— e n o e h s a e p o o e a o d ma d
中 图分 类 号 :T 3 3 P 9 文 献 标 识 码 :A 文 章 编 号 :17 — 7 02 1 )5 0 6 — 4 6 4 72 (0 0 1 — 0 7 0

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

n e t w o r k s , t h i s p a p e r d e s c i r b e s a n e w a n t a l g o i r t h m b a s e d o n v i s i o n e x t r e me s , a n d a v o i d s a l l t h e a n t s t o
p h e n o m e n o n o f l a r g e n o d e s j o i n a n d d e a t h i n w i r e l e s s s e n s o r n e t w o r k .
Ke y wo r d s: WS N; An t Co l o n y Al g o r i t hm ; Ro u t i n g Pr o t o c o l ; Mo b i l e Ad Ho c Ne t wo r k; S e n s o r No d e; S i n k No de
i n f o r ma t i o n t o f o m r a u n i ie f d n e t wo r k . Ai mi n g a t t h e p r o b l e ms o f r o u t i n g pr o t o c o l i n wi r e l e s s s e n s o r
1 引 言
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 , 由传感 节点 、 汇聚 节点 和管 理节 点组 成, 见图 1 。传 感 节 点 感 知 目标信 息 后 以多 跳 接 力
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 。网络层路 由协议是 WS N通信 的基 础, 是实现网络可靠 、 有效传输的关键 , 既要考虑节 点加 入 、 移动 和死 亡 过 程 , 也 要 有一 定 的稳 定 性 、 容 错性 和扩 展性 J 。 目前 , 业 界 针 对无 线传 感 网络 不

蚁群算法在无线传感器网络中的应用分析

蚁群算法在无线传感器网络中的应用分析

蚁群算法在无线传感器网络中的应用分析无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是近年来新兴的一种互联网技术,由许多小型的传感器设备组成,能够自主感知和采集环境数据,并通过无线通信网络进行数据传输。

WSN在多个领域都有着广泛的应用,如工业监控、环境监测、医疗保健等。

然而,WSN在实际应用中存在着传输质量低、能量平衡问题等种种难题。

蚁群算法(Ant Colony Algorithm)作为一种全局搜索优化算法,具有较强的全局搜索能力和适应性,可以通过模拟蚂蚁的搜索行为寻找问题的最优解。

本文将深入分析蚁群算法在无线传感器网络中的应用,探讨其优点和局限性,同时提出优化建议。

一、蚁群算法基本原理蚁群算法是一种非常基础的群体智能算法,它源于观察蚂蚁群觅食行为。

蚂蚁群在搜寻食物的过程中,会在地面上释放一些可以吸引其它蚂蚁的信息素,并根据距离信息素浓度大小决定搜索方向等。

经过多轮试验后,最终形成一条到达食物的最短路径。

这种类似于蚂蚁寻找路径的行为被人们称为蚁群算法,是一种典型的模拟进化算法和群体智能算法。

蚁群算法的主要思路是通过蚂蚁模拟寻找食物路径的过程来解决问题。

其基本流程如下:1. 初始化蚁群信息素和各个参数。

2. 根据信息素浓度选择蚂蚁的搜索方向,并赋予适当的权重。

3. 每个蚂蚁根据权重选择路径并更新其信息素浓度。

4. 若存在更优路径,则更新全局最优路径信息素浓度。

5. 重复以上步骤,直到满足结束条件。

二、蚁群算法在无线传感器网络中的应用蚁群算法在传感器网络中的应用主要是通过优化路由和能量平衡等问题来提高WSN性能表现。

通过模拟蚂蚁的寻路行为,充分利用传感器网络中的拓扑结构,从而提高了通信效率和数据传输质量。

下面将详细探讨蚁群算法在WSN中的具体应用。

1. 无线传感器网络路由优化在分布式无线传感器网络中,节点之间的通信有时需要通过多个中继节点进行转发,这就要涉及到选择最优路径问题,以达到降低能耗和延长网络寿命的目的。

11对比两种算法-基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法的研究_徐久强

11对比两种算法-基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法的研究_徐久强

基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法的研究徐久强 卢 锁 赵 海 崔行兵 刘大鹏(东北大学 信息科学与工程学院,沈阳 110819)摘要:无线传感器网络是近几年来国内外较为热门的研究领域,它融合了当今众多热门技术,具有十分广阔的应用前景,对于当前促进经济结构转型、振兴东北老工业基地具有十分重要的参考价值。

与传统的无线网络相比,无线传感器网络最突出的特点是传感器节点的能量有限性,这也成为衡量其路由算法优劣的重要因素。

目前提出的 大多数无线传感器网络路由算法主要集中在网络服务质量上,对无线传感器网络中实际存在的节点的能源有限性考虑较少,而蚁群算法的并行性、正向反馈和高健壮性的特点可以较好地解决这一问题。

本文从无线传感器网络的实际应用环境出发,通过对已有研究成果的总结提炼,引进蚁群算法作其路由协议算法,并通过仿真对其能量消耗和网络生存时间等问题进行了研究。

关键词:无线传感器网络 路由协议 蚁群算法1.引言无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等,能够通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息,通过嵌入式系统对信息进行处理,并通过随机自组织无线通信网络以多跳中继方式将所感知信息传送到用户终端,从而真正实现“无处不在的计算”理念[1]。

与传统网络相比,无线传感器网络远离网络的中心,传输过程中普遍采用数据融合方式,结点的移动性较低,但网络拓扑却表现出很强的时变性,面向传统有线网络的路由协议很难适应这种高拓扑变化。

2.无线传感器网络现有路由算法分析2.1现有路由算法分类根据节点在路由过程中是否有层次结构可将路由协议分为平面路由协议和层次路由协议[2]。

其中,层次路由协议扩展性好,适合大规模网络,可以预见,随着无线传感器网络应用的不断深入,层次路由协议必将成为未来发展的趋势。

基于蚁群算法的WSN路由应用研究

基于蚁群算法的WSN路由应用研究

收 稿 日期 : 2 0 1 5 — 0 3 - 1 5
作 者简介: 阮国熙( 1 9 8 7 一) , 男, 广东台山人, 工程师, 全 日制本科, 研 究方向: 通信信号 处理 与传输 。
算法分析
用的需求本身的一些 限制 。 在 网络设计 , 首先必须考虑节约能源 , 同 时还具有 的适应性强 , 以应对变化的环境 , 第二 , 群体智能 , 蚂蚁群 算法 , 可 以实现并联式和计算速度 , 以及简单的工作, 适应性强 的一 个分支 , 这些特点正好可以弥补无线传感器网络( WS N) 的缺陷【 4 】 。 因 此, 基于蚁群算法的无线传感器 网络路 由协议 , 是可行 的, 有 利的。 基于无线传感器网络路 由协议( AC R P ) 节能模式 , 因AC I 依靠循 环发送数据从源节点和运行接收节点 , 返 回S i I 1 k 节点信号的无线传 感器 网络路 由协议结束 。 路 由路径 问题 。 图G = ( v, E ) 表示WS N, 路 由算法设计 出的一条 最优路径 需要 同时满足 以下三个约束条件 : ( 1 ) 每条路径L 上, 邻节点 采用多次跳跃的传输方式会更好的节 约传感器节点 的能量 , 可 以有 效的延长无线传感器 网络的生存期 。 需要初始化 路径上 的信息 素的值 , 然后遍历 源节点 的相邻 节 点, 根据公式( 1 . 1 ) 来计算最优路线选择概率 , 紧随其后 的是 后续 节 点继续访 问 , 更新信息素和禁忌列表 , 以防止进入一个 无限循环 的 状 态, 直到它到达s j n k 节点 , S i n k 节点比较 当前的最佳路径 , 当前全 球最好的路径信息素更新 , 如果时间还没有更好 的解决方案 , 信 息 素的速度N路 由应用研究
阮 国 熙

基于改进蚁群算法的智慧农业无线传感器网络路由优化研究

基于改进蚁群算法的智慧农业无线传感器网络路由优化研究

基于改进蚁群算法的智慧农业无线传感器网络路由优化研究刘彤彤王磊摘要:为了提高智慧农业无线传感器网络路由的生存时间,节点能量消耗相对均衡,采用改进蚁群算法。

首先建立无线传感器网络模型和约束条件;接着通过消耗能量预测节点传输能力,剩余能量、过载区域以及覆盖冗余度构成适应度函数;然后改进蚁群算法,包括基于最佳路径的目标函数值信息素分配策略,二点交叉算子对信息素分配策略对应的任意2个网络节点序列进行优化;最后给出无线传感器网络路由优化流程。

试验仿真显示本研究算法使无线传感器网络路由的节点间剩余能量差异性最小,网络生存时间较长,不同节点数接收数据包平均剩余能量较多。

关键词:无线传感器网络;最佳路径;改进蚁群;剩余能量TP212.9;S126文献标志码: A:1002-1302(2017)15-0199-03无线传感器网络被广泛应用在农业生产、监测、科研等智能领域,例如温室大棚环境监测、土壤水分监测等可根据农作物生长需要进行实时智能决策,并自动开启或者关闭指定的环境调节设备,但是无线传感器网络节点受到硬件资源和传输节点能量的限制,数据处理和传输能力较弱,如何有效利用能量,延长无线传感器网络寿命并保证网络功能成为智慧农业无线传感器研究的重要方向[1]。

目前关于智慧农业无线传感器网络路由能量利用效率和能量均衡优化研究方法有:蚁群算法(Ant colony,AC),具有较强的全局寻优能力[2],但是需要收发双向蚂蚁大量、反复地更新信息素,若对链路稳定性进行考虑,那么最优路径中有可能包含不稳定链路,因此路由生存时间受到影响,导致需要更大的网络开销;粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO),通过睡眠调度机制优化网络覆盖性能[3],但是没有考虑覆盖率、能量利用效率、节点生存率的均衡性;动态分簇算法(Dynamic Clustering,DC),让簇内节点把数据发送至簇头[4],然后簇头对汇总的数据进行融合,再以多跳方式发送给汇聚节点,这种算法能够节省能量,但是存在网络延迟等问题;定向扩散算法(Directed Diffusion,DD),能够减小数据冗余[5],但是路由开销增加,效率低。

蚁群算法在网络路由优化中的应用研究

蚁群算法在网络路由优化中的应用研究

蚁群算法在网络路由优化中的应用研究随着互联网的不断发展,数据通信的需求越来越大,这也促使人们不断研究网络路由优化的技术。

传统的网络路由算法常常存在着问题,比如计算时间太长、易受网络拥塞影响等等。

这时候,蚁群算法应运而生,成为了一种被广泛关注和研究的优化算法。

本文将重点探讨蚁群算法在网络路由优化中的应用研究。

一、蚁群算法简介蚁群算法是一种以蚂蚁采集食物行为为基础的新型优化算法,它模拟了蚂蚁在寻找食物时的行为模式,通过大量的蚁群实验得出了一套模拟算法系统。

该算法可以通过各种不同的方式实现,在网络路由优化中,主要采用的是基于离散的蚁群算法。

离散的蚁群算法基于离散问题,将问题拆解为若干个离散的阶段,通过不断尝试来得到最优解。

在该算法中,蚂蚁通过一些规则在搜索空间中的移动,用信息素来模拟蚂蚁之间的通信,同时,根据信息素的含量,蚂蚁会选择前往信息素浓度高的路径,来寻找到达目的地的最佳路线。

二、蚁群算法在网络路由优化中的应用在网络路由优化中,蚁群算法的应用主要分为两个方面:路由选路和服务质量优化。

1、路由选路在网络路由优化中,蚂蚁可以模拟数据包在网络中的传输流程,通过选择信息素最丰富的路径,来实现网络数据包的高效传输。

蚂蚁群算法中的信息素具有两个含义:一是蚂蚁走过某个路径的频率,二是蚂蚁在某个路径上的经验。

当网络繁忙时,蚂蚁会选择经验值高但未必最短的路径,以释放出更多的网络容量,而在轻载时,蚂蚁将会优先选择最短路径,以提高网络的速度。

2、服务质量优化服务质量(Quality of Service, QoS)是指计算机网络中,对网络资源分配、高效传输和优化处理等方面的管理和监控,以保证网络在各种情况下都能稳定运行。

在蚂蚁群算法中,蚂蚁通过不断尝试和信息素的沉淀,探寻出更加优化的分配策略和传输机制,以保证网络服务质量的稳定和高效。

三、蚁群算法在网络路由优化中的优势在网络路由优化领域,蚁群算法具有如下优势:1、良好的容错性蚁群算法中,每只蚂蚁都是独立的,它们不会相互影响,也不会对网络造成破坏。

蚁群算法在QoS网络路由中的应用

蚁群算法在QoS网络路由中的应用

蚁群算法在QoS网络路由中的应用
孙力娟;王良俊
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2004(024)009
【摘要】采用蚁群算法求解包含延迟、延迟抖动、带宽、丢包率和最小花费等约束条件在内的QoS单播路由问题.实验仿真表明该算法能快速有效地求得路由最优解.
【总页数】3页(P65-67)
【作者】孙力娟;王良俊
【作者单位】南京邮电学院,计算机科学与技术系,江苏,南京,210003;南京邮电学院,计算机科学与技术系,江苏,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.07
【相关文献】
1.蚁群算法在无线传感器网络路由能量均衡中的应用 [J], 钟平
2.改进的蚁群算法及其在卫星网络路由计算中的应用 [J], 龙飞;孙富春
3.双向收敛蚁群算法在云计算资源调度中的QoS应用 [J], 叶枫
4.改进的蚁群算法在QoS网络路由中的应用 [J], 胡琼琼;雷秀娟;张兰
5.基于蚁群算法的Qos技术在网络教学中的应用分析 [J], 王新;刘永山;朱代春因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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若第
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蚁在本次循环
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1 基 本蚁 群 算法模 型
1 1 9 年,Md f o 9 . i 等人将蚁群算法应用于求解T P og S 问题 ,提出了基本 蚁群算 法的数学模 型。T P S 问题是求在N 个城市 中确定一条最短 的遍历 所有城 市有且仅有一次的 回路 。设 i n 为蚂 蚁的数量 ,N 个城 市中蚂蚁的
31 设 计 上 的措 施 .
, …
2 蚁群 算法 在WS N路 由能 量均 衡 中的应 用 将蚁群算法应用于无线传感器 网络路 由中 , 假设在传感器节点i 向传 感器节点j 发送数据时的发送能耗 为 , 点接 收能耗为E , 为传感 j 器节点正常工作 的能量临界值 ,则节点i 必须满足 : 和i
E一 d ≥0 ( 4)
s E i E ~ I 一 E n ≥ E — sd e s
数量为m 己 D ,其中6 f J . 表示在t ( 时刻位于城市i 的蚂蚁数量, , ( f )
i =1 ’
表示t 时刻城市i 之间的信息素浓度 ,在初始状态时各城市间的信息素 与i 浓度相同都为一常数c s ot n ,用 (来计算蚂蚁在t 刻从城市i f ) 日 寸 选择移动到

( 月= f ) +

() 2
其 ,△ = (, l)示 路 i 上 信 素 中 ∑△ f △, 在 径( ) 的 息 增 ) ( f 表 , j
量 ,A (表示第k f ) 只蚂蚁在本次循环中在路径 (j 上留的信息量。在 i) , 计算 A t 的时候 , 采用蚁周模 型计算法 ,即:
城市j 的概率, f 麒 ) 的计算表达式为:
J∈a lw d l e o
(1 )
0hF s t e w/e
公式 ( 表示节点i 4) 拥有正常传送数据的能力 ,公式 ( ) 5 表示节点 j 在接收数据后 有能力将数据发送到下一传感器节点。节点i 选择节点j 采 用公式 ( ), 1 其中 方式为 :
图2基本蚁群算法在ws路 由中节点能量分布 N
1 1 4
应 用 方 法 论
2 第霸 科年 1 0 3搿 1 期 蒜 1
凝 土的性能 ,并节省投入成本 。在实际工程运用 中,外加剂的常用类型 主要有 :高效减水剂 、 泵送剂及缓凝剂等。
3 跨 海大 桥 的防护 措施 根据相关工程实践经验 ,对钢筋混凝 土结构腐蚀采取防护措施 ,最 重要 的是有效提高混凝土结构 自 的防腐能力 ,然后再辅以其他辅助 的 身 保 护措施 。防腐的原则是提 高 自 身防腐是根本 ,多种措施辅助是重要手 段。提高混凝土 自身的性 能措施主要有 :在钢筋混凝土设计 、 构造和施 工等方面采取措施 ,而其他措感器网络由众多具有感知 、 通信和计算能力的传感器节点 , 以无线 的方式连接起来 ,在军事 、 灾难救援 、环境监测 、医疗健康 、家 庭 监护 以及其他众多领域都有广泛 的应用前景 。但是在实际情况 中,无 线 传感 器的能量是有限的并且在采集 数据的过程 中有能量消耗 , 以节 所 点 能量 消耗快慢对于 网络寿命 的长 短有极 为关键 的作用。很多研究者在 研 究无线传感器路 由算法的时候仅仅考虑 了节点间距离因素,使得数据 沿 着最 短路径传输和采集 ,这样会导致最短路径上的传感器节点能量消 耗 过快 而降低 到正常工作值 以下,缩 短了网络的寿命。因此,需要设计 种新 的路 由算法 ,均衡各传感器节点 的能量消耗 ,才能延长网络 的寿 命 ,保证数据传输 的连续性和持久性。 蚁群算法因为具 有 自 组织 、动态多路径和鲁棒性而特别适合于无线 传感器 网络路 由的应用。基 于蚁群算法的各种优势 ,本文提 出了一种基 于蚁群算法 的无线传感器网络路 由能量均衡算法 ,在传感器节点传输数 据 的时候既考虑 了节点间的距离 因素 ,叉考虑了节点的剩余能量和传输 数据的能量消耗 ,延长的网络的寿命 。
E | E e 一
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( 6)
住式 ( )中,参数a 1 代表 蚂蚁 运动过程 中信息素起 的作用程度 ,
( 下转第 14 ) 1页
辩采能量
剩余能量
图1本文蚁群算法在ws路 由中节点能量分布

代表启发因子作用 ,I . 与j 表示i 两城市之间路径的信息素浓度 , 表 示两 城市的能见度 ,与两城市 间的距离相关 ,a o ek lw d l 表示蚂蚁k 下一步允许 选择的城市。蚂蚁在遍历过程中 ,各条路径 的信息素会逐渐消退 ,用参 数 l 表示信息素的残 留因子 ,为防止信息素无 限累积 , 的取值范 围是 p 【1 o) ' 。每只蚂蚁在走完一步或者完成对N 个城市 的遍历后 ,需要对残 留信 息进行更新处理。设‘ + )  ̄tn 表Z + 时刻后在路径 (, 上残 留的信息素 i) j 量 ,计算公式为 :
蒜霸
应 用 方 法 论
1 0 9
蚁群算法在无线传感器网络路 由能量均衡 中的应用
钟 平
( 长沙商贸旅游职业技 术学院 ,湖 南长沙 4 0 0 ) 10 4
摘 要 本文将蚁群算法应用于无线传感器路南中,将蚁群的信息素与网络节点的能量结合起来 ,在蚁群算法收敛的同时,在网络最短路
径 和传感器节点 能量均 衡消耗之 间进行平 衡 。通过 仿真实验证 明 ,该算 法和 基本蚁群算 法相 比,节点能量 均衡消耗 ,延长 了网络寿命 。 关 键词 无 线传感器 网络 ;能量 均衡 ;蚁群算 法 中国分 类 号 T P 文献 标识 码 A 文 章编 号 17— 61(O o 100一 l 63 97一2 l) — 19 O 17
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