基于遗传算法的WSN谣传路由的改进

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基于遗传算法的路由算法优化研究

基于遗传算法的路由算法优化研究路由算法是计算机网络系统中重要的一环，其负责将数据包从源端到达目的端。

路由算法的好坏直接影响到网络系统的性能。

而目前网络系统中的路由算法大部分采用静态路由算法，即在网络拓扑结构不变的前提下确定好路由路径，此种算法容易出现路径过长或过短的情况，导致性能下降。

而基于遗传算法的路由算法优化是一种动态路由算法，它可以适应不断变化的网络拓扑结构，成功提高网络系统性能。

一、遗传算法遗传算法是通过生物学中的进化理论所发展出来的，它主要基于适者生存和自然选择的理论，是一种通过模拟进化过程来求解最优问题的方法。

其基本思路是将待求解问题转化为遗传算法模型，通过不断地迭代进化算法，最终通过适者生存的方式选出最优解。

遗传算法包含三个基本操作：选择、交叉和变异。

选择操作主要是选择适应度评价高的个体作为父代，交叉操作则是以一定的概率交换两个父代的染色体，变异操作则是在交叉操作之后，以一定的概率对染色体进行单点或多点的概率变更，从而产生新的个体。

通过模拟进化的过程，遗传算法在较短时间内求解最优解，具有良好的求解效果。

二、基于遗传算法的路由算法基于遗传算法的路由算法主要由以下几个步骤构成：建立网络拓扑结构、确定初始个体集合、通过选择操作、交叉操作和变异操作迭代进化、评估每个个体的适应度、选取适应度最高的个体作为最终解。

（1）建立网络拓扑结构建立网络拓扑结构是基于遗传算法的路由算法的第一步。

这一步骤需要将网络数据转化为染色体结构进行管理，以及确定染色体的编码方式。

可以采用二进制编码方式或者其他编码方式，根据实际网络数据的特性进行决定。

（2）确定初始个体集合第二步是确定初始个体集合，即随机生成一组个体，作为遗传算法迭代进行进化的初始种群。

这些个体需要随机生成，以充分探索各种可能的情况。

同时，为了快速达到最优解，也可以采用对前面遗传算法的结果进行改编，以作为一部分初始个体集合。

（3）通过选择、交叉和变异操作迭代进化第三步是通过选择、交叉和变异等基本操作，迭代地进化生成新的个体，为下一步骤的评估适应度做准备。

基于遗传算法的无线传感器网络路由协议设计

基于遗传算法的无线传感器网络路由协议设计随着无线传感器技术的快速发展，无线传感器网络越来越广泛应用于许多领域，如农业、医疗、智能家居等。

在无线传感器网络中，路由协议是一个非常重要的问题，它直接影响着网络的可靠性、性能和寿命。

针对传统的路由协议存在的缺陷，以及无线传感器网络的特点，基于遗传算法的路由协议设计成为了一种研究热点。

一、无线传感器网络的特点无线传感器网络是由大量的节点组成的，这些节点可以完成感知、计算和通信等功能。

无线传感器节点一般具有低功耗、小型化和低成本等特点，同时节点之间的通信也受到信道带宽和电量等限制。

因此，无线传感器网络的特点可以归纳为以下几个方面。

1. 网络规模大，节点数量众多无线传感器网络可以由数百到数千个节点组成，这些节点分布在广阔的区域中，因此，设计合适的路由协议是保证网络可靠性和性能的关键。

2. 节点能源有限无线传感器节点一般由电池供电，其能源有限，因此，在设计路由协议时应考虑节点的能耗和寿命等因素。

3. 网络拓扑动态变化由于节点之间的移动和拓扑变化，网络拓扑具有不稳定性，因此，在设计路由协议时应该考虑时效性和可调整性等因素。

4. 传输距离有限由于节点之间的通信距离有限，节点之间的通信通常需要经过多跳。

因此，路由协议需要选择合适的路由路径，以保证数据的可靠传输。

二、遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法，它模拟了“适者生存，优胜劣汰”的自然选择过程，用于解决优化问题。

遗传算法的主要步骤包括个体编码、初始化种群、选择操作、交叉操作和变异操作等。

在遗传算法中，每个个体被编码为一个二进制串，称为染色体，每个染色体对应一个解。

初始化种群时，需要随机生成一定数量的染色体作为初始种群。

选择操作通过适应度函数对染色体进行评价，然后根据某种策略选择具有高适应度值的染色体。

交叉操作是指交换两个染色体的一部分，然后产生两个新的染色体。

变异操作是指随机地改变染色体中的一些位，以扰动种群，避免陷入局部最优解，增加种群的多样性。

基于遗传算法的无线传感器网络路径规划研究

基于遗传算法的无线传感器网络路径规划研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量分布式无线传感器节点组成的网络系统。

路径规划是WSN中一项重要的任务，它涉及到如何选择最优路径，以便有效地收集和传输传感器节点所采集到的信息。

本文将基于遗传算法来研究无线传感器网络路径规划的方法和技术。

一、引言无线传感器网络的路径规划问题是一个NP-hard问题，传统的路径规划算法往往存在计算复杂度高、网络资源占用多等问题。

遗传算法作为一种全局搜索优化算法，通过模拟生物进化过程，能够有效地解决这一问题。

因此，将遗传算法应用于无线传感器网络路径规划具有重要的意义。

二、遗传算法概述遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种模拟生物进化过程的优化算法，它模拟了自然界中遗传、变异和自然选择等生物学现象。

遗传算法通常包括选择、交叉和变异等基本操作，通过不断迭代优化个体的适应度，找到问题的最优解。

三、无线传感器网络路径规划问题建模在使用遗传算法解决路径规划问题之前，需要将问题进行适当的建模。

对于无线传感器网络路径规划问题，可以将每个传感器节点看作网络中的一个节点，边表示节点之间的通信连接关系。

路径规划的目标是找到一条从源节点到目标节点的最优路径，使得传感器节点之间的能耗最小化，并满足网络连接可靠性和带宽等约束条件。

四、基于遗传算法的路径规划步骤1. 初始化种群：随机生成一定数量的路径规划个体，每个个体表示一条从源节点到目标节点的路径。

2. 评估适应度：通过适应度函数评估每个个体的适应度，适应度越高表示个体的优势越大。

3. 选择操作：根据个体适应度选择一定数量的个体作为父代，较优秀的个体具有更高的概率被选择。

4. 交叉操作：随机选择父代个体进行交叉操作，生成新的子代个体。

5. 变异操作：对于每个子代个体，以一定概率进行基因变异，增加种群的多样性。

6. 更新种群：根据选择、交叉和变异操作生成的子代个体更新种群。

基于遗传算法的无线传感器网络能耗优化研究

基于遗传算法的无线传感器网络能耗优化研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是一种由许多节点组成的自组织系统，节点利用无线通信协作对周围环境进行数据采集、处理和传输。

这种网络的节点安装在不同的位置，可以对物理环境进行连续监测，并对数据进行处理和存储。

WSN 已经被广泛应用于环境监测、数据采集、智能交通、医疗健康等各个领域。

然而，WSN的研究面临着一个非常重大的问题，那就是能源问题。

由于网络节点的数量庞大，节点分布范围广，因此光靠电池供电是不可行的。

节点的续航时间长短将直接影响到网络的使用寿命和可靠性。

因此，如何优化WSN的能源使用效率，减少网络节点的能耗，成为了研究者们面临的重要课题。

目前，国内外学者们在WSN能源优化研究领域中积累了大量的经验。

遗传算法是其中一个常用的优化方法。

遗传算法源于遗传学和进化论的思想，是一种模拟生物进化过程的优化算法。

该算法一般用于解决各种优化问题，尤其是在组合优化问题中表现出色。

因此，在WSN能耗优化研究中，遗传算法被广泛应用，以提高系统能效、维持节点生命周期等目标。

传统的WSN 能耗优化方法主要包括两大方向：网络层优化和MAC（Medium Access Control）层优化。

在网络层，研究人员通过数据挖掘和机器学习方法，利用数据预测和分析技术预测节点未来使用情况，进行动态路由和数据聚合。

在MAC层，主要通过调整传输协议、设置节点睡眠模式、MAC协议优化等方式实现。

遗传算法优化WSN 能量消耗，主要采用了以下两种策略之一：1、优化网络拓扑结构；2、优化数据收集和处理策略。

在WSN 中，数据从传感器节点传输到基站节点是非常耗能的，因此优化传输路径和收集策略是重要的研究方向之一。

在此基础上，通过遗传算法对路径进行优化，降低能量消耗，提高能源利用效率的同时保证网络的性能。

同时，遗传算法还可以通过对系统的整体规划管理，实现节点能量的均衡使用。

遗传算法在无线传感网络中的路由优化研究

遗传算法在无线传感网络中的路由优化研究1. 引言无线传感网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量的低成本、微型的传感器节点组成的自组织网络。

这些传感器节点能够感知、处理和传输环境中的信息，广泛应用于环境监测、农业、医疗等领域。

在无线传感网络中，路由算法的选择对网络性能和能源消耗至关重要。

遗传算法作为一种基于仿生学思想的优化算法，逐渐被引入到无线传感网络的路由优化研究中。

2. 无线传感网络的路由问题无线传感网络中的路由问题主要包括路由协议的选择、路由路径的构建和维护。

传统的路由算法通常基于节点距离和拓扑结构来选择最短路径，但是这种方法没有考虑节点能量以及网络拓扑的动态变化。

由于节点间通信能耗较大，传感器节点能源有限，因此如何通过优化路由算法，延长整个网络的生命周期成为一项重要的研究内容。

3. 遗传算法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，通过模拟遗传算子（交叉、变异、选择）对解空间进行搜索，逐步优化得到较优解。

遗传算法具有全局搜索能力、自适应和并行计算等优点，广泛应用于车辆路径规划、电力系统优化等领域。

在无线传感网络中，遗传算法可以用于路由路径的选择，以降低能量消耗和延长网络寿命。

4. 遗传算法在无线传感网络中的应用4.1 路由路径选择通过遗传算法，可以根据节点能量情况、网络拓扑结构以及通信质量等因素，选择节点之间的最优传输路径。

遗传算法可以在保证数据传输成功率的前提下，尽可能选择能量消耗较低的路径，从而减小网络能耗。

4.2 路由协议的优化遗传算法还可以用于优化无线传感网络中常用的路由协议，如LEACH、PEGASIS等。

通过遗传算法的迭代优化过程，可以对路由协议中的参数进行优化，使得路由协议更适应具体的应用场景。

4.3 预测节点能量通过对传感器节点能量的预测，可以更加准确地选择合适的传输路径。

遗传算法可以通过对历史数据的分析和预测，准确预测节点能量的消耗情况，从而选择最优的传输路径。

遗传蚁群算法的WSN移动代理路由算法研究

遗传蚁群算法的WSN移动代理路由算法研究张丽虹【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2012(29)4【摘要】针对常用路由优化算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等难题,提出了一种遗传蚁群算法的WSN移动代理路由方法(GA-ACA).首先利用遗传算法的全局搜索能力快速找到较优解,然后将较优解转换成蚁群算法的初始信息素,最后采用蚁群算法收敛速度快的优点,找到移动代理路由全局最优解.仿真结果表明,相对于其他移动代理路由算法,GA-ACA加快了收敛速度,能在更短的时间内找到最优移动代理路由,减少了平均能量消耗和网络延时,提高了WSN整体性能.%According to the commonly used routing optimization algorithm had slow convergence speed, easy to fall into local optimal problem, this paper put forward a kind of genetic algorithm and ant colony algorithm for WSN mobile agent routing method(GA-ACA). First, it used the global search ability of genetic algorithm to quickly find the better solution, and then converted the better solution into the initial pheromone of ant colony algorithm. The ant colony algorithm convergence speed had the advantages of mobile agent routing, found global optimal solution. The simulation results show that, compared with other mobile agent routing algorithm, GA-ACA accelerates the convergence rate, in a shorter time to find the optimal mobile agent routing, reduces the average energy consumption and network delay, improves the overall performance of the WSN.【总页数】4页(P1470-1472,1508)【作者】张丽虹【作者单位】淮海工学院计算机工程学院,江苏连云港222005【正文语种】中文【中图分类】TP391.9【相关文献】1.基于改进蚁群算法的WSN移动代理路由算法研究 [J], 徐云剑;彭沛夫;郭艾寅;张桂芳2.WSN中基于改进自适应遗传算法的移动代理路由算法 [J], 方旺盛;黎飞龙3.自适应遗传算法在WSN移动代理路由策略应用研究 [J], 陈洪军;黄卫祖4.基于遗传多蚁群算法的QoS组播路由算法研究 [J], 傅宏;王成良5.基于网格和遗传算法的移动代理路由算法研究 [J], 刘欢笑;杨晓飞因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于遗传算法WSN节点定位算法研究

基于遗传算法WSN节点定位算法研究基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）节点定位算法是一种基于生物进化的优化算法，通过模拟生物体进化过程中的选择、交叉和变异等基因操作来寻找最优解。

本文将对基于遗传算法的WSN节点定位算法进行研究。

在WSN中，节点定位是重要的基础任务之一，它是通过利用节点之间的距离和位置信息，估计出所有节点的位置。

节点定位有助于WSN中的任务分配、数据处理、资源管理等方面。

传统的WSN节点定位方法，如距离、角度、配对测量等方法，具有计算复杂度高、节点能耗大等缺点。

基于遗传算法的节点定位方法可以克服传统方法的这些缺点。

基于遗传算法的WSN节点定位算法主要分为三个步骤：编码、选择和进化。

首先，需要将WSN中的节点位置信息进行编码，例如二进制编码或浮点数编码。

接下来，通过选择操作，优选那些适应度较高的个体，即较好的节点位置组合。

然后，通过交叉和变异操作，生成新的节点位置组合，并经过一定的迭代次数，逐步逼近最优解。

在基于遗传算法的WSN节点定位算法中，需要定义适应度函数来评估每个节点位置组合的好坏程度。

适应度函数一般考虑节点之间的距离误差和定位误差，以及能耗和通信效率等因素。

通过适应度函数的评估，可以确定每个节点位置组合的优劣，并进行选择操作。

在选择操作中，可以采用轮盘赌选择、竞争选择等方法，根据节点位置组合的适应度值来确定选择的概率。

适应度值较高的节点位置组合更容易被选择，进而参与交叉和变异操作。

交叉操作模拟了遗传过程中的基因组合，通过基因互换，产生新的节点位置组合。

变异操作则模拟了遗传过程中的基因突变，通过改变节点位置的值，引入新的个体。

基于遗传算法的WSN节点定位算法具有一定的优点。

首先，它可以在不知道节点具体位置的情况下，通过较少的数据获取节点位置信息。

其次，基于遗传算法的节点定位方法具有一定的自适应性和鲁棒性，能够适应不同的节点密度和网络拓扑结构。

基于改进的遗传算法的无线传感器网络优化布局

基于改进的遗传算法的无线传感器网络优化布局无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于感知和监测环境中的物理或化学量。

WSN在许多应用领域如环境监测、智能交通和物联网中起着至关重要的作用。

优化布局是WSN中的一个重要问题，它涉及到传感器节点在给定环境中的空间分布选择，以最大化网络的性能和覆盖范围。

本文将介绍一种基于改进的遗传算法的无线传感器网络优化布局方法。

第一部分：引言无线传感器网络布局优化是WSN设计中的关键问题之一。

合理的布局方案可以提高网络性能和能源利用效率。

传统的优化布局方法包括网络拓扑控制、传感器节点位置选择等。

然而，这些方法通常面临着计算复杂度高、局部最优解等问题。

因此，引入进化算法来解决这个问题是很有必要的。

第二部分：遗传算法概述遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然进化过程的算法，通过模拟基因的选择、交叉和变异等操作，以寻找最优解。

在优化问题中，GA能够在解空间中搜索具有较高适应度的解，并通过不断迭代的方式逐渐优化。

传统的遗传算法存在着收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题，因此需要进行改进。

第三部分：改进的遗传算法为了提高遗传算法在无线传感器网络优化布局中的性能，本文提出了一种改进的遗传算法。

首先，引入适应度函数，通过衡量每个布局方案的适应度来评估其优劣。

其次，采用多样性保持机制，避免算法过早陷入局部最优解。

具体而言，通过保留多样的个体解，增加遗传算法的探索能力，提高全局搜索的能力。

此外，还引入了自适应交叉和变异概率策略，以更好地平衡全局搜索和局部搜索之间的关系。

第四部分：实验与结果分析本文提出的改进遗传算法在无线传感器网络优化布局问题上进行了一系列实验。

实验结果表明，与传统的遗传算法相比，所提出的改进算法在寻找全局最优解方面具有更好的性能。

同时，通过引入多样性保持机制，算法的收敛速度也得到了改善。

基于遗传算法的高效无线传感器网络路由算法设计

基于遗传算法的高效无线传感器网络路由算法设计无线传感器网络是一种由大量分布在监测区域内的节点组成的自组织网络系统，它们可以收集环境信息、传输数据并进行协同处理。

在无线传感器网络中，数据的传输一直是一个重要且具有挑战性的问题，而路由算法则是影响数据传输效率的关键因素之一。

传统的无线传感器网络路由算法通常基于静态网络拓扑结构，缺乏对网络动态变化的适应性，导致网络性能受到影响。

而基于遗传算法的路由算法则可以通过模拟自然界中的进化过程，寻找最优的路由路径，从而提高网络的传输效率和稳定性。

遗传算法是一种模拟自然选择和基因遗传机制的优化算法，它通过对候选解进行编码、选择、交叉和变异等操作，逐步演化出适应度更高的解。

在无线传感器网络中，遗传算法可以被应用于路由算法的设计中，通过优化路由路径的选择，减少数据传输的延迟和能量消耗，提高网络的性能表现。

对于无线传感器网络路由算法设计，首先需要考虑网络中节点之间的通信距离、节点能量消耗、网络拓扑结构、数据传输负载等因素。

基于这些考虑，可以利用遗传算法来设计出适应网络实际情况的路由策略，使得网络具有更好的传输效率和可靠性。

在基于遗传算法的无线传感器网络路由算法设计中，首先需要确定适当的路由代价函数，以评价每条路径的优劣程度。

这个代价函数通常会考虑到节点之间的通信能量消耗、数据传输延迟等因素，通过遗传算法的优化过程来获取最优的路由路径。

另外，在设计路由算法时，还需要考虑到网络中可能存在的动态变化，比如节点能量消耗不均、节点失效等情况。

针对这些问题，可以结合遗传算法和其他机制，设计出具有适应性和稳定性的路由算法，从而更好地适应网络环境的变化。

除了路由路径的选择，遗传算法还可以被应用于网络拓扑结构的优化。

通过对网络拓扑结构进行调整，可以减少数据传输的路径长度，降低能量消耗和传输延迟，提高网络的整体性能。

遗传算法可以有效地搜索出最优的网络拓扑结构，使得网络具有更好的传输效率和稳定性。

基于遗传算法的WSN谣传路由的改进

基于遗传算法的WSN谣传路由的改进朱钱祥;孙志毅【摘要】谣传算法是一种基于数据查询的无线传感器网络路由机制,它通过事件agent和查询agent形成的路径交叉生成一个路由,该算法存在着路径非最优化问题。

为此,提出了一种基于遗传算法的谣传路由协议,它由谣传算法生成多条路径,利用遗传算法对此多条路径进行操作,将能量消耗作为评价指标,生成最优的路径。

仿真表明,此算法能有效的降低节点的能量消耗,极大的延长了网络的生存时间。

%Rumor routing is a routing protocol based on data query for wireless sensor networks,it uses the event agent and query agent to form a new routing,and this routing may be not optimal.So this paper proposes a rumor routing based on genetic algorithm（GARR）,this algorithm uses rumor routing to produce some data paths and uses Genetic Algorithm to optimize the paths.At last,we will get the best paring with Rumor routing,the GARR has less energy consumption for data transmission,which can greatly extend the network lifetime.【期刊名称】《太原科技大学学报》【年(卷),期】2012(033)001【总页数】4页(P14-17)【关键词】无线传感器网络;谣传路由;遗传算法【作者】朱钱祥;孙志毅【作者单位】太原科技大学电子信息工程学院,太原030024;太原科技大学电子信息工程学院,太原030024【正文语种】中文【中图分类】TP393无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术，现已广泛的应用于工业、农业和军事等方面。

WSN中基于改进自适应遗传算法的移动代理路由算法

总第254期2010年第12期计算机与数字工程C om put er＆D i gi t al Engi nee r i ngV01．38N o．124W SN中基于改进自适应遗传算法的移动代理路由算法。

方旺盛黎飞龙(f l Z西理工大学信息工程学院赣州341000)摘要文章针对无线传感器网络能量消耗和延时问题，结合移动代理路由策略，提出了一种改进型自适应遗传算法，利用此算法求出移动代理在网络中的最佳迁移节点序列，以达到优化网络效果。

通过仿真实验结果表明，与标准遗传算法相比，此算法具有更小的网络能量消耗和延时。

关键词无线传感器网络；自适应遗传算法；移动代理；路由算法中图分类号T P301．6M obi l e A ge nt R out i ng A l gor i t hmB as ed on I m pr oved A dapt i ve G enet i c A l gor i t hm i n W SNFang W angsheng L i Fei l ong(F a cul t y of I nf or m a t i on E ngi neer i ng，Ji a ngxi U ni ver s i t y of S c i e nce a nd Techno l ogy，G anzho u341000)A bst r act A f t e r c om bi ni ng w i t h t he m obi l e a ge nt r o ut i ng st r at eg y t h r ou gh w i r el e ss s e ns o r net w or ks ene r gy consum p—t i on and de l ays pr obl em，t hi s paper m ent i on s a n i m proved ada pt i ve gen et i c al gori t hm t O f i nd O u t t he opt i m a l node s’se que nc e f or m obi l e ag ent’S m i gr a t i on。

基于遗传算法的路由优化策略研究

基于遗传算法的路由优化策略研究路由优化是一个涉及网络性能和成本的重要问题。

传统的路由优化算法往往基于熟悉的规则或经验进行设计，这种设计缺乏创新性和可扩展性。

而遗传算法是一种基于自然进化原理的优化算法，可以在复杂的搜索空间中寻找最佳解决方案。

因此，基于遗传算法的路由优化策略研究成为当前热门的研究方向。

1. 路由优化问题路由优化问题指的是设计一种路由算法，使得网络传输数据的效率最高，且需要最小的网络资源和复杂度。

传统的路由算法采用了静态和动态的两种方式。

静态路由算法是指路由器的路由表是通过手动配置的，这意味着网络管理员要了解整个网络的拓扑结构和流量分布，以便进行配置。

这种算法的缺点是难以应对网络拓扑和流量分布的变化，无法适应复杂多变的网络环境。

动态路由算法是指路由器自动计算出最佳路径，而不是通过手动配置路由表。

这种算法能够适应较为复杂的网络环境，但是会导致路由器之间的通信复杂度增加，往往会出现死循环或其他问题。

2. 遗传算法遗传算法是一种受生物遗传规律启发的优化算法，基于具有自适应性和进化性的进化计算模型。

它通过选取一定数量的种群，采用交叉、变异和自然选择等方法对种群进行进化，逐步寻找最适合的优化结果。

遗传算法是一种通用的优化算法，应用于多种领域，成效显著。

3. 基于遗传算法的路由优化策略路由优化问题应用遗传算法是一种比较新颖的研究方向。

基于遗传算法的路由优化策略的核心思想是将路由表中每一条路由的选择过程看作基于某些特征的数学模型，并对这些模型中的特征进行遗传、组合、变异等操作，寻找最优解。

其实现流程主要包括以下几个步骤：（1）适应度函数的构建。

适应度函数是评估进化后每个个体的优良程度的函数，同样也是遗传算法和路由优化相结合的重要环节。

通常，适应度函数的构建是基于现有网络的拓扑结构和流量分布而进行的。

（2）个体编码。

遗传算法基于基因编码实现，特征优化后，将其转化为遗传算法机制中的个体编码后，进一步进行优化。

基于遗传算法的WSNs多路径路由优化

基于遗传算法的WSNs多路径路由优化
周集良;李彩霞;曹奇英
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2009(029)002
【摘要】对WSNs的拓扑结构进行分析,建立其路由网络模型,结合遗传算法基本原理,提出了一种求解WSNs最优多路径路由算法.该算法采用可变长度染色体编码,采取选择、交叉和变异操作,充分利用基站的信息资源和强大功能,全局优化了WSNs多路径路由.仿真结果表明,该优化机制有效延长了WSNs的生命周期,改善了网络性能.
【总页数】4页(P521-524)
【作者】周集良;李彩霞;曹奇英
【作者单位】东华大学,信息科学与技术学院,上海,201620;东华大学,信息科学与技术学院,上海,201620;东华大学,信息科学与技术学院,上海,201620
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.05
【相关文献】
1.基于CPSO的WSN路由优化 [J], 吕春峰;朱力宏
2.基于量子遗传算法的WSNs能量均衡路由优化 [J], 徐霜
3.基于可靠稳定性评价的MANET多路径路由优化算法 [J], 李智楠;杨晓冬
4.基于节点休眠机制的WSN路由优化 [J], 李英磊;吴韶波;黄茂源
5.基于网络编码的WSN机会路由优化算法 [J], 姚玉坤;张毅;李娟
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基于改进遗传算法的无线传感网覆盖优化

基于改进遗传算法的无线传感网覆盖优化胡国龙;贾振红;覃锡忠;曹传玲;牛洪梅【摘要】为提高混合无线传感器网络(WSNs)的覆盖率,将改进的遗传算法应用到WSNs覆盖优化中,通过合理调整移动节点的位置来提高网络覆盖率;针对传统群体智能算法易“早熟”,最大迭代次数需试探设定等缺陷,提出了基于多个种群并行优化的改进遗传算法;多个种群之间并不独立,而是通过移民算子相互联系;分别利用人工选择算子与精华种群选择并记录各个种群每一代最优染色体;并利用精华种群中保存的最优染色体设计出新的进化终止条件;仿真结果表明,改进的遗传算法不仅无需设定最大迭代次数而且收敛速度快,更兼有效地提高了WSNs的覆盖率.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2016(024)003【总页数】3页(P168-169,173)【关键词】无线传感器网络;覆盖;遗传算法;移民算子;人工选择算子【作者】胡国龙;贾振红;覃锡忠;曹传玲;牛洪梅【作者单位】新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046;新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046;新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046;中国移动通信集团新疆有限公司,乌鲁木齐830063;中国移动通信集团新疆有限公司,乌鲁木齐830063【正文语种】中文【中图分类】TP273无线传感器网络(wireless sensor networks，WSNs)现在已经被大规模应用到军事目标跟踪和监视、人体健康监测、智能家居控制等多个领域[1]。

网络覆盖率是研究WSNs所面临的首要问题，同时也是衡量WSNs服务质量的重要指标[2]。

近年来，应用群体智能算法来优化WSNs的覆盖成为研究热点[3-6]。

文献[3]将标准遗传算法应用到无线传感器网络覆盖优化中，研究结果表明该方法有一定的有效性，但是容易陷入未成熟收敛。

文献[4]将种子杂交算子引入粒子群算法中，一定程度上克服了标准粒子群算法易早熟等问题，进一步提高了WSNs的覆盖性能。

基于改进遗传模拟退火算法的WSN路径优化算法

基于改进遗传模拟退火算法的WSN路径优化算法吴意乐;何庆【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2016(033)010【摘要】为了更好地解决无线传感器网络（WSN）数据传输的路径优化问题，降低数据传输的能量消耗，提出了一种基于改进遗传模拟退火算法（SAGA）的WSN路径优化算法。

首先根据优化目标建立数学模型；然后设计了种群的编码方式，并对遗传算法中的适应度函数、交叉算子、变异算子进行改进，使算法能够更加有效地避免陷入局部搜索；接着根据旧种群和新种群每个对应个体的不同进化程度提出了一种新的Metropolis准则，使模拟退火算法的跳变更具有规律性。

实验结果显示，与其他路径优化算法相比，该算法不仅能生成更节能的数据传输路径，而且优化时间也大大降低。

所以该算法是一种高效的路径优化算法。

%In order to solve the problem of data transmission path optimization in wireless sensor network(WSN)better and reduce the energy consumption of data transmission,this paper proposed a WSN path optimization algorithm based on improved genetic simulated annealing algorithm(SAGA).Firstly,it established the mathematical model according to the optimization ob-jective.Then,it designed the encoding mode of the population and improved the fitness function,crossover operator,and muta-tion operator to make the algorithm more efficient to avoid falling into local search.And then it proposed a new Metropolis crite-rion according to the different evolution of each corresponding individual between the old and newpopulation in order to make the jump change of simulated annealing algorithm more pared with other path optimization algorithms,the experi-mental results show that the algorithm can not only generate more energy-saving data transmission path,but also greatly reduce the optimization time.So,it is an efficient path optimization algorithm.【总页数】4页(P2959-2962)【作者】吴意乐;何庆【作者单位】贵州大学大数据与信息工程学院，贵阳550025;贵州大学大数据与信息工程学院，贵阳550025【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.基于耦合因子的WSN无标度路径能耗优化算法 [J], 朱永平;孔凡凤2.基于GA和LEACH的WSN引入交通层路径优化算法 [J], 李玉霞;徐永鑫;何磊;张向秀3.基于改进遗传模拟退火算法的WSN路径优化 [J], 王培东;梁丽丽;丛轶姝4.基于改进鲸鱼优化算法的WSN覆盖优化 [J], 宋婷婷; 张达敏; 王依柔; 徐航; 樊英; 王栎桥5.基于分簇的WSN充电路径优化算法研究 [J], 马超;汪伟;安斯光因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于遗传算法的WSNs多路径路由优化

0 引言
在传感器网络中 ,所有节点都是潜在的路由节点 ,每个节点兼备路由器和主机两种功能 ,不但执行感知、传输数据等应用任务 ,还要参与路由发现、维护以及网络构建
[1]
器网络整体能耗的关键。这就需要我们对路由协议进行全局优化。
1 相关研究
由于路由寻找机制耗能较大 ,传感器节点能量又受限制 , 因此在静态无线传感器网络中 , 从源节点到基站或是基站的某条传输路径一旦确定 ,就不大会改动 ,这样将导致这条路径上的传感器节点的能量使用过快 ,网络的连接性将随之减弱 , 网络的分裂最终导致数据的传输失败 , 缩短了网络的总体生存时间。同时单条传输路径上某一个节点的失效或是暂时不可达将导致数据包传输的失败 ,为此需要重新更新路由 ,增大了能耗和传输延迟。为了解决上述两个缺陷 ,研究工作者们提出了多路径路由的概念。采用多路径路由来优化路由性能 ,这样可获得比单路路由更好的网络吞吐率和可伸缩性 ,多路径路由协议在有线网络中研究的比较多 , 在无线传感器网络中研究的较少。多路径路由协议通过将数据流分散到一系列不同的路径上传送以实现负载的均衡性 , 在无线传感器网络中体现为能量的均衡性 , 并且可以通过冗余路径增加网络的可靠性。文献 [ 2 ]提出了一个生成尽可能分离的多条路径的多路径路由算法 : 如果源节点需要发送数据包 ,那么它将发送一个包含源节点 I D 的 RREQ 包 ; 每个接收到这个包的中继节点 , 只要是第一次从这条链路接收到该包 , 并且跳数不大于第一
收稿日期 : 2008 - 08 - 25; 修回日期 : 2008 - 10 - 17。基金项目 : 教育部科学技术研究重点项目 ( 104086) 。作者简介 : 周集良 ( 1970 - ) ,男 ,湖南邵阳人 ,高级工程师 ,博士研究生 ,主要研究方向 : 网络安全、路由技术、传感网络 ; 李彩霞 ( 1980 - ) , 女 ,内蒙古丰镇人 ,讲师 ,博士研究生 ,主要研究方向 : 普适计算、传感网络 ; 曹奇英 ( 1960 - ) , 男 , 浙江宁波人 , 教授 , 博士生导师 , 主要研究方向 : 普适计算、传感网络。

基于遗传算法和后代校正的WSN覆盖和连通性优化方案

基于遗传算法和后代校正的WSN覆盖和连通性优化方案何常胜;赵小河;陈安
【期刊名称】《湘潭大学自然科学学报》
【年(卷),期】2016(038)002
【摘要】针对无线传感器网络(WSN)区域覆盖中传感器部署的覆盖性和连通性问题,提出一种基于改进型遗传算法的WSN覆盖和连通性优化方案.首先,将传感器位置编码成染色体.然后,通过遗传算法的交叉和变异操作进化染色体,获得新的解.最后,融入后代校正操作,以避免遗传算法获得的不可行解,最终获得传感器布置的最优方案.实验结果表明,该方案在不同的覆盖范围和通信范围下,能够利用最小数量的传感器实现区域k-覆盖并保持连通性,有效降低了部署成本.
【总页数】5页(P89-93)
【作者】何常胜;赵小河;陈安
【作者单位】韶关学院韶州师范分院计算机系,广东韶关512009;韶关学院韶州师范分院计算机系,广东韶关512009;广东工业大学实验教学部,广东广州510006【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于遗传算法优化的WSN覆盖控制算法 [J], 李向峰;席志红;李爽
2.UGA：基于遗传算法的WSN动态覆盖优化算法 [J], 易猛;陈庆奎;章刚
3.基于遗传算法的WSN覆盖优化方法 [J], 曾映兰;陈静;郑金华
4.连通性覆盖约束的WSN拓扑控制算法 [J], 吴雪;马兴凯
5.基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法 [J], 朱利民;赵丽
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基于遗传算法的网络路由优化技术研究

基于遗传算法的网络路由优化技术研究随着互联网的快速发展，网络路由的优化技术也成为了信息技术领域的热门话题之一。

网络路由的优化技术是一种优化网络数据传输效率的技术，通过优化路由的选择，使得网络数据传输速度更快、更稳定。

而基于遗传算法的网络路由优化技术则是近年来逐渐被人们所重视和研究的一种技术。

一、基本原理基于遗传算法的网络路由优化技术的基本原理是：通过模拟自然界中的生物进化过程，从而求得最优解。

遗传算法的实现过程是通过模拟自然界中的进化过程，不断地选择、交叉、变异来产生新的个体，从而逐步逼近最优解。

因此，在优化网络路由选择时，也可以通过遗传算法来实现这个目标。

在具体的实现过程中，可以将网络路由问题看作是一个决策问题，即对于不同的路由方案，可以通过邮递员问题、基于最短路径算法、基于最小生成树算法、蚂蚁算法等多种方式进行求解。

而基于遗传算法的网络路由优化技术，则是在这些求解的基础上进行一定的变异，交叉等操作，从而逐渐生成最优解。

二、实现方法在具体的实现过程中，可以将遗传算法分为三个主要的步骤：初始种群的生成，适应度函数的定义和选择、交叉和变异等操作。

1. 初始种群的生成在遗传算法中，初始种群是指一大批随机生成的个体。

在网络路由优化技术中，可以将每个个体看作是一种路由方案，而这些方案需要被定义成具体的数据结构。

例如，在邮递员问题中，一个个体就可以表示为路径的一种排列方式。

而在基于最小生成树算法的路由优化中，则可以将每个个体表示为一棵生成树。

当初始种群生成之后，就需要定义如何度量一个个体的适应度。

2. 适应度函数的定义适应度函数是指对每个个体进行评估的函数。

在网络路由优化中，适应度函数是用来评估一个路由方案的优劣程度的。

如果一个路由方案的适应度评分越高，那么就越优秀。

而随着适应度分数的提高，这个路由方案就越有可能被选择，进入下一轮的进化。

3. 选择，交叉和变异操作的实现在对适应度函数进行评估之后，就需要进行相应的选择，交叉和变异的操作。

wsns中基于遗传算法移动信宿路径的优化

o引言
采用静态信宿的无线传感网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)⑴易遭受信宿黑洞问题。信宿附近的节点能量消耗速度高于其他节点。一旦它们的
能量耗尽，就造成覆盖空洞，形成网络断裂。原因在于:信宿附近的节点需要转发更多数据包⑵。
可采用多个信宿策略均衡传感节点的能耗⑶ 。最为理想的策略是:采用单个信宿，信宿依据预定的路径在网络内进行移动，并沿着路径收集数据。信宿的移动，能够平衡节点的能量消耗。相比于静态信
Байду номын сангаас
收稿日期:2019-08-14 修订日期：2019-10-25 基金项目：湖南省教育厅科学研究项目(15C0612)
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2019年第10期
宿，移动信宿(Mobile Sink, MS)具有明显的优势⑷。然而，采用移动信宿的WSNs也存在一个问题:
信宿如何移动，如何实现收集数据最大化。目前，有两个策略解决此问题。其一，MS直接遍历每个传感节点，直接从每个传感节点接收数据⑸ ；其二，允
dimension12populationsize5父染色体1父染色体29390136618交叉点长度12长度8交叉点populationsize5图2初始群体23适度函数遗传算法采用适度函数估计每条染色体的性能并依据适度函数判断染色体的合法性和非合法性
第10期 2019年10月
2 l计算机网络专
Journal of CAEIT
Genetic Algorithm-based Optimizing the Path of Mobile Sink for Wireless Sensor Networks
WANG Ji-yin1 , HU Jun2
(1. HuangHuai University, Henan Zhumadian, 463000, China ； 2. Hunan University, Hunan Changsha 410004, China)