基于粒子群优化的无线传感器网络路由算法设计与实现
无线传感器网络中的能量优化算法研究
无线传感器网络中的能量优化算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是一种由大量分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络系统。
这些节点能够收集和传输环境信息，从而实现对目标区域的监测与感知。
然而，由于传感器节点的能量有限，如何有效地管理和优化能量成为无线传感器网络研究的重要课题。
本文将探讨无线传感器网络中的能量优化算法研究。
一、能量管理能量管理是无线传感器网络中的一个关键问题。
传感器节点的能量消耗受多种因素影响，如数据传输、处理以及节点通信等。
因此，有效的能量管理策略可以延长整个网络的寿命，提高网络性能。
1. 睡眠与唤醒机制在无线传感器网络中，节点不会一直工作，而是周期性地进入睡眠状态以节省能量。
通过设计合理的睡眠与唤醒机制，可以使节点在需要采集数据或通信时主动唤醒，而在无需操作时保持睡眠状态。
这种机制能够显著减少能量消耗。
2. 路由协议优化传感器节点之间的数据传输离不开路由协议的支持。
优化路由协议可以减少节点之间的跳数，降低网络通信开销。
例如，最小生成树算法、贪心算法等能够实现有效的能量管理与优化。
二、能量收集在无线传感器网络中，节点能量不可充电，一旦能量耗尽，节点将无法工作。
因此，如何有效地收集能量以延长网络寿命成为研究的重点之一。
1. 引入能量收集节点在传感器网络中引入能量收集节点，可以通过太阳能、热能等方式主动收集能量，并将其传输给其他传感器节点。
这种方式可以为整个网络提供均衡的能量供应，延长网络寿命。
2. 能量均衡与充分利用传感器节点的能量分布不均匀会导致节点能耗过快，网络寿命缩短。
因此，通过设计合理的能量分配策略，使得部分能量节点将其多余能量分享给能量不足节点，实现能量均衡与充分利用。
三、能量优化算法为了解决无线传感器网络中的能量优化问题，学者们提出了多种算法。
1. 粒子群优化算法粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种以模拟鸟群觅食过程为基础的优化算法。
一种基于粒子群算法的三维无线传感器网络定位方法
一种基于粒子群算法的三维无线传感器网络定位方法
赵成林;魏雄烈;孙学斌;蒋挺
【期刊名称】《中国电子科学研究院学报》
【年(卷),期】2011(006)001
【摘要】三维定位是无线传感器网络应用中一个需要解决的难题,将基于接收信号强度指示的测距方法由二维平面扩展到三维无线传感器网络空间,通过引入自适应权重和优胜劣汰思想,提出了一种基于粒子群算法的三维定位的方法.所提方法具有平衡全局和局部的搜索能力、收敛速度快的特点,理论分析和仿真结果表明,本方法具有良好的定位精度.
【总页数】5页(P77-81)
【作者】赵成林;魏雄烈;孙学斌;蒋挺
【作者单位】北京邮电大学,泛网无线通信教育部重点实验室,北京,100876;北京邮电大学,泛网无线通信教育部重点实验室,北京,100876;北京邮电大学,泛网无线通信教育部重点实验室,北京,100876;北京邮电大学,泛网无线通信教育部重点实验室,北京,100876
【正文语种】中文
【中图分类】TN915
【相关文献】
1.一种基于Euclidean的无线传感器网络三维定位算法 [J], 唐良瑞;宫月;罗艺婷;柯珊珊
2.一种基于球面坐标的无线传感器网络三维定位机制 [J], 戴桂兰;赵冲冲;邱岩
3.一种新的基于非测距的无线传感器网络三维定位算法 [J], 朱红霞;陈曙
4.一种基于无线传感器网络的三维定位模型 [J], 聂文惠;鞠时光;薛安荣
5.一种用于无线传感器网络三维定位的迭代估计方法 [J], 蒋锐; 吴谦; 徐友云因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法
Ｈ ｉ ， Ｈ ｉｅ ， ＥＸａ Ｓ Ｉ ｏ Ｗｅ－ ｎ ＷＡ Ｇ Ｘ ａ ・ ｎ ，Ｄ Ｎ ｈｎ — ｎ ｒ Ｎ ｉｏｇ ｇ Ｅ Ｇ Ｚ ｏｇｆ ａ ｅ
（ ｃ ｏｌ ｆＡ ｔｍａｉｎ， ｈ ｎ ｑｎ ｎｖ ｒｉ ， ｈ ｎ ｑｎ ０ ００， ｈｎ ） Ｓｈ ｏ ｕｏ ｔ Ｃ ｏ ｇ ｉｇＵ ｉｅｓｙ Ｃ ｏ ｇｉｇ４０ ３ Ｃ ｉａ ｏ ｏ ｔ Ａ ｓ ａｔ ｉ ｉｇ ｔ ｉｅ ｎ ｏ ｅｕｒ ｎ ｎｄｆｒｎ ｓｒｉ ｓ ａＱ Ｓｒ ｔ ｇａ ｏｉ ｍ ｂｓｄｏ ｉ ｒｔ ｂｔ ｃ ：Ａ ｍｎ ｆｒ ｔ Ｓｒ ｉ ｍｅｔ ｉ ｉｅｅｔ ｅｖｃ ， ｏ ｏ ｉ ｇｒｈ ａｅ ｎｄｓ ｅ ｒ ａ ｄｆｅ Ｑ ｑ ｅ ｓ ｆ ｅ ｕｎ ｌ ｔ ｃ ｅ ｐｒｃ ｗ ｒ ｐｉｉ ｔ ｎ（ Ｐ Ｏ Ｑ ｆ ｉ ｌ ｓ ｓｎｏ ｅ ｏｋ ｓｐｏｏｅ ． ｎ Ｄ Ｓ ・ Ｒ，ｈ ｔ ｇ ａｔ ｌ ｓ ａｍ ｏｔ ｚ ｉ Ｄ Ｓ — Ｒ）ｏ ｗｒ ｅ ｅ ｓｒｎｔ ｒｓｉ ｒ ｓｄ Ｉ Ｐ Ｏ Ｑ ｔｅ ｍｕｉ ｉｅ ｍ ａｏ ｒ ｅｓ ｗ ｐ ｎ
以节点间通信的传播损耗 、 时延 、 带宽 、 丢包率 为优化 目标 ， 用 Ｄ Ｓ 利 Ｐ Ｏ算法实现 多 目标优 化 ， 拥有不 同 为 Ｑ Ｓ需求 的网络业务提供满足其特有需求的优化路 由。仿 真实验表 明 ： Ｓ Ｒ， Ｑ ｏ 与 Ａ Ｅ Ｒ算 法相 比， Ｐ Ｏ Ｑ Ｄ Ｓ —Ｒ 算法降低了网络平均端到端 时延 ， 减小了丢包 率 ， 延长 了网络寿命 。 关键词 ：无线传感器 网络 ；离散粒 子群 优化算法 ； 目标优化 ； 多 服务质量 ；路由
，ａｂ
（） １
（） ２
路径 （Ｄ序列 ） Ｉ 。设源节点粒子 群规模 为 ｍ， 迭代次数设 为 Ⅳ， 任意粒子 生成一个空 的历史 Ｐ ｒ ｏ ａ ｔ 最优解集 Ｐ ， ｅ 全 局生成一个空 的全局 Ｐ ｒｔ最优解集 Ｇ Ｇ未被更新 的迭代 ａｅ ｏ ， 次数 的阈值设 为 Ｆ。
无线Mesh网络中基于萤火虫和粒子群优化的网关部署组合算法
中图分类号:TN929.5
文献标志码：A
文章编号：1673-4343(2()21 )()3-()()15-()8
Gateway Deployment Combination Algorithm Based on Fireflies and Particle swarm Optimization in Wireless Mesh Network
粒子群优化(particle swarm optimization ,PSO)算法是由Kennedy和Eberhart［13］提出，该算法由鸟 群捕食行为演化而来，其思想主要源于鸟类和鱼类群体的社会行为［14］o在PSO算法中，群体中的每 个粒子根据被赋予的速度值在空间中不断搜索运动 ，每个粒子被赋予一个储存单元,储存单元将记 录位置和速度的信息，通过对比后迭代得出全局最优化值。
In ternet
router]
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Gateway 1 router4
router^
router^
routed rou1er7ro Nhomakorabeated 0
Internet Unk Wireless Link
Mesh Gateway
图1 WMN骨干网架构图
Mesh Router
1相关工作
目前网关负载均衡的策略主要可以分为3种「4］。第一种是基于移动边界的负载均衡 (moving boundary-based load balancing,MBLB)。文献「5］提出一种最大流量最短路径的网关部署算法来满足 无线网络中路由器的带宽需要;文献⑹以分层思想为基础 、根据簇的大小并以之为条件提出多层的 网关部署算法。第二种是基于分区的负载均衡(partitioned host-based load balancing,PHLB)。文献⑺ 将网络当中的节点分成不相关的簇，簇首为网关节点，簇中各节点以生成树中的路径来进行数据转 发;文献「8］综合考虑了网关数量和MR-GW(mesh router-gateway)路径长度，提出一种网关部署优化 的启发式算法。第三种是基于概率分割的负载均衡。文献「9］同时考虑了路由器数量、客户端数量以
基于改进粒子群优化的WSN均衡能量消耗路由算法
能力有限 ，为 了延长 网络生命 周期 ，需 要优 化其行 为 。基 优簇 ，保证 了能量太 少 的节点不 会充 当簇 头 ，但是 ＣＨ 选
于分簇 的层次路 由是无线传感器 网络 ＷＳＮ 中最有效 的路 由 择仍然 是 任意 的，节点 能 量 消 耗 不 均 匀 ，影 响 了 网 络生
算法 ，原 因是 它基 于 “分而治 之” 的思想 。分簇后 ，簇 头 存 周 期 。
础上发展来 的。分 簇路 由算法 中需 要确定 簇 的形成 、簇 头 Ｌｅａ２ｃ方 法采 用 ＳＯＭ 进 行节 点分 簇 。文献 ［５—７］将 ＰＳＯ
收 稿 日期 ：２０１１—１０—０８； 修订 日期 ：２０１１～１２—２６ 基金项 目：国家 自然科学基金项 目 （４０８７２０８７）；西安石油大学科技创新基金项 目 （２Ｏ１２ＱＮＯＯ６） 作者简介 ：闫效莺 （１９７７一）女 ，山西 阳泉人 ，硕士 ，讲师 ，研究 方向为无线传感器 网络 、计算智能、嵌 入式 系统等 ；程 国建 （１９６４一）男 陕西扶风人 ，ｔｇ￣ ，教授 ，研究方 向为计算智能 、机器学习、云计算等 。Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｉａｏｙｉｎｇ ｙ大多数 分簇算 法都 是 随机选择 簇头 ＣＨ，如 Ｌｅａｃｈ采用分布式方法由各节点根 据随机数 自主决
对军事及生活生 态环境 监控 的需要 ，促 使 了无线传 感 定是否当选簇头 ，导致簇 头数 量及 分布不均衡 ；Ｌｅａｃｈ－Ｃ采
器 网络技术 的进一 步发展 。传 感器节 点能量 、计 算 和通信 用集 中方式 ，由 ＢＳ使 用 “模拟退火 ”优化方法寻 找 ｋ个最
摘 要 ：针 对无 线传 感 器 网络 能量 约束 的特 点 ，在 分 析 多种 聚 类 组 合 算 法 性 能 的基 础 上 ，提 出一 种 基 于 节 点 拓 扑 和 能 量 两 类信 ．ｇ－，采 用改进 的 ＳＯＭ＋ＰＳＯ组合聚类算法对 ＷＳＮ 节点 自组织成簇的方法 。为 了均衡 能量消耗 ，避 免远 离基站 的簇过 早 死亡，提 出选择 最优 中继节点的代价 函数 ，进行簇 头一簇头一基站的通信 。仿 真结果表 明，与 已有的基 于 Ｌｅａｃｈ－Ｃ和 Ｌｅａｃｈ 的算法相比 ，该方法在 延长网络生命 周期和 减少能量 消耗 方面有较好 的性能 。 关键词 ：无线传感器网络；分簇；粒子群 ； 自组 织映射 ；中继 中 图 法 分 类 号 ：ＴＰ３９３ 文 献 标识 号 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０００—７０２４ （２０１２） １０—３６９２—０５
无线传感器网络的优化算法研究和使用方法
无线传感器网络的优化算法研究和使用方法无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是一种由大量分布在目标区域内的无线传感器节点组成的网络系统，用于感知环境信息并将数据传输给集中处理节点。
在无线传感器网络中，优化算法的研究和使用是至关重要的，可以提高网络的性能、延长网络寿命以及降低能耗。
本文将探讨无线传感器网络的优化算法研究和使用方法。
一、无线传感器网络的优化问题在无线传感器网络中，存在许多优化问题，例如能源消耗优化、网络覆盖优化、传输延迟优化、网络容量优化等。
这些问题都需要通过合适的优化算法来解决。
1. 能源消耗优化无线传感器网络的节点通常由电池供电，因此能源消耗是一个重要的问题。
优化算法可以帮助节点选择合适的通信路径、调整传输功率、优化数据聚合等方式，以降低能耗。
2. 网络覆盖优化无线传感器网络的目标是对目标区域进行全面的监测，因此网络覆盖问题是一个关键的优化目标。
优化算法可以帮助节点选择合适的位置、调整传输范围、优化传感器的布局等方式，以提高网络覆盖率。
3. 传输延迟优化在一些实时应用中，传输延迟是一个重要的性能指标。
优化算法可以帮助节点选择快速的通信路径、优化传输协议、调整数据传输优先级等方式，以降低传输延迟。
4. 网络容量优化无线传感器网络通常由大量节点组成，网络容量是一个关键的问题。
优化算法可以帮助节点选择合适的通信路径、调整数据聚合方式、优化网络拓扑结构等方式，以提高网络容量。
二、常见的无线传感器网络优化算法在无线传感器网络中，有许多常见的优化算法可以用于解决上述问题，如下所示。
1. 路由优化算法路由优化算法用于帮助节点选择合适的通信路径，以提高网络性能和节能。
常见的路由优化算法包括最短路径算法、遗传算法、模拟退火算法等。
2. 群智能优化算法群智能优化算法是通过模拟生物或社会行为来解决优化问题的一类算法。
常见的群智能优化算法包括蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等。
能量优化的无线传感器网络节点路由算法研究
２ ．哈尔滨工业大学 ， 山东 威海 ２ ６ ４ ２ ０ ９ ） 摘要 ： 在 网络节点能量优化的研究中 ， 由于网络节点传 输不均衡 ， 造 成网络能量 的利用率降低 。为了解决无线传感器 网络能
量利用率 问题 ， 提 出了一种迭代优化能量的无线传感器网络节点路由算法。首先针对 网络系统 的节 点能耗问题 ， 采用簇 内
第３ Ｏ 卷 第ｌ Ｏ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ６—９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ３ ） １ ０— ０ ３ ２ ５—０ ４
计
算
机
仿
真
２ ０ １ ３ 年１ ０ 月
能量 优 化 的 无线 传 感 器 网络节 点 路 由算 法 研 究
赵金铃 ， 马 昕 桐
（ １ ．山东 理 工 大 学 计 算 机 科 学 与 技 术 学 院 ， 山东 淄 博 ２ ５ ５ ０ ４ ９ ；
关键 词 ： 无线传感器 网络 ； 能耗优化 ； 分簇 ； 粒子群
中图分类号 ： Ｕ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ Ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ Ｎｏ ｄ ｅ Ｒｏ ｕｔ ｉ ｎ ｇ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｅｎｅ ｒ ｇ ｙ Ｏｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
节点最优能耗迭代优化 的解空间寻优方法 ； 然后利用粒子群进化算 法对簇 头节点 的最 优能耗路径进行 映射 ， 将粒子依据粒
距进行 聚类 ， 对粒子进行权值 映射 ， 并依据粒子聚类度和信息熵对权值进行 修正 ， 再依据粒子 的适应度值对粒子的局部极值 和全局极值进行更新 ； 最后对粒子 的位置和速度进行迭代更新 ， 输出全局最优解作 为簇 节点 的下 一级 跳节点 。仿真结果 表 明， 改 进算法具 有较好 的能量优化能力 ， 降低 了节点能耗 ， 延长了 网络的生命周期。
毕业论文开题报告(无线传感器网络节点设计与实现)
接下来介绍A/D转换模块，此次设计选用的芯片应该与调理电路相结合，所以应该选用具有6个独立的A/D转换接口，而且该A/D转换器的数据采样速率应该满足传感器节点的数据处理要求，从设计理念来讲，转换速率越快越好，能够让声音传感器传送来的信息在最短的时间内处理完毕，系统的延迟越短越优。但本次设计的产品是应用于实际的，所以，在考虑A/D转换器性能时，也应该综合其经济性，选用一种既经济又实用的A/D转换器。
无线传感器硬件节点内部各个模块之间并非独立的关系，而是相互联系、共同协作完成整个数据采集存储与转发的过程。本次课程设计拟采用的方案如下图所示。
图中1~6表示有6个声音传感器，在使用无线声音传感器网络节点时，6个声音传感器摆放在6个不同的位置，接收被监测区域内的声音信号。对应于调理板也有6个，也称作传声器接口，它的主要作用是将传感器传送来的模拟信号进行滤波、放大作用，便于接下来的A/D转换模块进行数据转换，而且滤波效果使得A/D转换模块转换一定频率范围的信号，减小A/D转换模块的工作量。
图1无线传感器网络硬件节点的基本构架
首先通过查阅资料，学习和掌握无线传感器网络的基本知识，了解目前国际及国内的发展现状和发展趋势，重点学习无线传感器网络硬件设计，了解一个完整的无线传感器网络节点的基本架构。面向应用的无线传感器网络硬件节点的基本构架遵循了一般嵌入式产品的基本模式，同时，基于实际应用需要，在各个层面上都有所扩展。其基本构架如右图所示。功能部件层是整个节点的硬件基础；设备驱动层为底层物理部件提供设备驱动功能与策略；嵌入式系统内核层在设备与应用之间建立连接，提供软硬件系统调用的方式，同时为上层应用提供功能服务；应用系统层为终端用户提供了面向应用的系统控制方式与工作方法[1][3]。
SDRAM是同步动态随机存储器，它用作DSP的缓存，满足DSP对数据随机存储的要求。FLASH是DSP的外部程序存储器。DSP旁的USB接口是用于数据的存取。FPGA旁的GPS是用于节点自身的定位。无线是节点的无线收发装置，它应该满足低功耗、射频范围设计需求的基本特点。FIFO是先入先出队列，用于FPGA的数据缓存[4][5][12][13]。
无线传感器网络的节点优化算法研究
无线传感器网络的节点优化算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network）是一种由大量分布式传感器和配备无线通信能力的节点组成的网络系统，这些节点可以感知环境并通过通信互相交换信息。
这种网络系统主要应用于环境监测、智能家居、安防等领域，具有低成本、低功耗、易于部署等特点。
但是由于传感器节点的能量有限，会导致节点能量耗尽，从而影响网络的可靠性和生命周期。
因此，优化无线传感器网络的节点设计和部署是目前无线传感器网络研究的焦点之一。
节点优化问题涉及到节点的分布、能量管理、路由等大量问题。
这篇文章将从节点分布优化和能量管理优化两个方面，介绍在无线传感器网络中常用的节点优化算法。
节点分布优化节点的分布是无线传感器网络中的一个重要问题。
合理的节点分布可以保证网络的连通性、密度均匀性以及网络生命的长久性。
因此，节点分布算法的设计具有重要意义。
1. 均匀分布算法最简单的节点分布算法是均匀分布算法，它通过让节点在某个范围内均匀分布，来保证网络的连通性和均匀性。
但是这种算法没有考虑节点分布的密集程度，容易出现拥挤和空缺的情况。
2. 聚类分布算法聚类分布算法是在均匀分布算法基础上进行改进的。
它通过一种分层聚类算法，将节点分为若干个簇，每个簇由一个簇头节点来处理数据通信和路由。
这样可以保证节点能够更好地组织成为一个紧密的团体，更加高效地通信，并且可以减少节点之间的数据冲突。
3. 换位分布算法换位分布算法是一种基于混沌理论的分布算法，可以让节点在两个维度上均匀分布。
具体思路是：首先在网络范围内给出种子节点的初始坐标，之后按照一定规则迭代得到各节点的位置信息，从而实现节点位置的随机性和均匀性。
能量管理优化能量管理问题一直是无线传感器网络中需要优化的一个重要问题。
节点能量的消耗不仅影响网络的生命周期和稳定性，也会对数据采集产生影响。
1. 能量平衡算法能量平衡算法是早期常用的一种能量管理优化算法。
这种算法通过周期性的轮换簇头节点、分配簇内节点的任务等方式，来平衡整个网络中各节点的能量消耗情况，保证网络的生命周期。
无线传感器网络中的节点布局算法设计与分析
无线传感器网络中的节点布局算法设计与分析无线传感器网络是由大量分布在一个区域中的无线传感器节点组成的。
这些节点可以感知和采集环境中的各种物理量，并将数据传输给基站或其他节点，从而实现对环境的监测和控制。
节点布局算法的设计是无线传感器网络中的一个重要问题，它直接影响到网络的性能和能耗。
节点布局算法旨在确定每个传感器节点的位置，确保网络覆盖范围内的目标区域或特定目标的有效监测。
从整体上看，节点布局算法设计和优化包括以下几个关键方面：1. 节点放置策略：节点放置策略是指如何确定每个节点在目标区域内的具体位置。
通常，节点需要合理分布以实现全面的环境监测。
常见的策略包括随机放置、均匀放置和集中放置等。
随机放置算法适用于无先验信息的场景，但通常会导致节点分布不均匀；均匀放置算法通过网格或蜂窝状布局来确保节点分布均匀，但可能导致节点密度不足或过多；集中放置算法则以一些感兴趣的点作为吸引因素，节点会倾向于聚集在这些区域。
2. 覆盖范围：节点布局算法需要考虑网络覆盖范围，即节点的感知范围。
传感器节点通常有不同的感知范围，节点之间的感知范围可能有重叠。
节点布局算法需要考虑如何使得网络中的每个区域都可以由足够数量的节点来感知。
通过调整节点的距离或感知范围，可以实现不同的覆盖要求。
3. 能耗和通信开销：在节点布局算法中，需要考虑节点之间的通信开销和能耗。
节点之间的通信开销包括路由开销和传输开销。
节点布局的设计应尽量减少通信距离和节点间的跳数，以降低网络的能耗和传输时延。
同时，合理的节点布局也可以减少节点之间的干扰，提高网络的稳定性和可靠性。
4. 网络鲁棒性：节点布局算法需考虑网络的鲁棒性，即抗击恶意攻击和节点失效的能力。
节点布局算法可以尽量避免节点聚集在同一区域，这样即使部分节点失效或受到攻击，网络仍能保持正常运行。
节点布局算法的设计和分析需要考虑到网络规模、目标区域的形状、感知范围、目标覆盖要求、能耗限制等多个因素。
基于粒子群优化的WSN非均匀分簇路由算法
远 离基 站 的 簇 ， 因此 靠近 基 站 的簇 首 可 为 簇 间的 数 据 转发 预 留 能量 。仿 真 结 果 表 明 ， Ｌ Ａ Ｈ 算 法 相 比较 ， 分 簇 与 ＥＣ 该 算 法 可使 网络 的 生存 时 间延 长 ３ ％ 。 Ｏ
ｃ ｎ ｕ ｅ ａｌ ｈｅ ｎ ｒ ｙ ｎｄ ｅ ａ ｌ ｄｅ ｄ Ｏ ｓ ｏ ａ ｓ ｔ ｅ ｎｉｅ ｅｗｏ ｋ ｐ ｒｉｉｎ． Ｃｏ ｃ ｒ ｉ ｇ ｈ ｕｎ ｖ ｎ ｎ ｒ ｏ ｓｍ ｌ ｔ ｅ ｅ ｇ ａ ｂ ｅ ｒｙ ａ Ｓ ａ ｔ ｃ ｕ ｅ ｈ ｅ ｔ ｎ ｔ ｒ ｓ ａ ｔｔｏ ｒ ｎ ｅ ｎ ｎ ｔｅ ｅ ｅ ｅ ｅ ｇ ｙ ｃ ｎｓ ｍ ｐｉ ｎ ｉ ｗｉｅｅ ｓ ｅ ｏ ｎ ｔ ｒ ｃｕ ｔｒｎ ａｇ ｒｔｍ ， ａ ｕｎ ｖ ｎ ｌｓｅ ｎｇ ｌ ｏ ｔｍ ｂ ｓ ｄ ｎ Ｐａｔｃｅ ｏ ｕ ｔｏ ｎ ｒ ｌｓ ｓ ｎｓｒ ｅｗｏ ｋｓ ｌｓｅ ｇ ｌｏ ｈ ｉ ｉ ｎ ｅ ｅ ｃｕ ｔｒ ａ ｇ ｒ ｈ ｉ ｉ ａ ｅ ｏ ｒｉｌ Ｓｗａｍ ｒ
（ ｇ２ ０ ｚ １３ Ｃ Ｂ） ｈ ￣０ ９ｊ ６ ． Ｏ ＠
摘
要： 分簇算法对大规模 无线传感器 网络（ Ｎ 远程监控 系统具有较好 的节能性 ， ＷＳ ） 簇首 间通过 多跳通信 的方
式将数据传送至基站 ， 靠近基站 的簇首 由于需要 转发 大量其他簇首的数据 而负载过 重， 可能因过早耗尽 能量而失效 ，
无线通信网络中的智能路由算法设计与仿真
无线通信网络中的智能路由算法设计与仿真智能路由算法是无线通信网络中的重要组成部分，它对于优化网络资源利用率、提高网络吞吐量和增强用户体验起着至关重要的作用。
随着无线通信网络的快速发展和智能设备的普及，设计高效的智能路由算法成为了研究者们的热点问题之一。
本文将对无线通信网络中的智能路由算法设计与仿真进行详细探讨，并提供一些相关研究的进展及应用展望。
一、智能路由算法的概述在无线通信网络中，智能路由算法是指通过评估网络拓扑结构、实时监测网络负载情况和考虑网络条件等因素，选择最佳的路径来传输数据的一种机制。
智能路由算法的目标是提高数据传输的效率和质量，并优化网络资源的利用。
常见的智能路由算法包括最短路径算法、负载平衡算法、拥塞控制算法等。
二、智能路由算法的设计原则1. 路由选择可靠性：智能路由算法应能在网络拓扑结构发生变化时及时调整路由，保证数据传输的可靠性。
2. 资源利用率最大化：智能路由算法应尽量利用网络中的空闲资源，避免资源的浪费，提高网络吞吐量。
3. 延迟最小化：智能路由算法应优化数据传输的时延，减少数据包传输的时间，提高用户体验。
4. 算法复杂度低：智能路由算法应具备较低的计算复杂度，能够在实时性要求较高的情况下实现快速的路由选择。
三、智能路由算法的仿真模型为了评估和验证智能路由算法的性能，研究者们通常使用仿真模型进行实验。
仿真模型是一种通过计算机模拟真实系统行为的方法，能够在不同网络条件下对智能路由算法进行性能分析，获得相关指标，以指导算法设计。
常用的智能路由算法仿真模型包括网络拓扑模型和通信信道模型。
1. 网络拓扑模型：网络拓扑模型描述了网络中各节点的位置、连接关系和参数配置。
常见的网络拓扑模型有随机拓扑模型、小世界模型和无标度网络模型等。
通过构建不同类型的网络拓扑模型，可以对智能路由算法的性能进行研究和分析。
2. 通信信道模型：通信信道模型描述了数据在无线通信中传输时的特性，包括传输速率、路径损耗、干扰噪声等。
无线Mesh网络中基于离散粒子群优化的信道分配算法
无线Mesh网络中基于离散粒子群优化的信道分配算法作者：张旭殷昌盛熊辉李世升来源：《现代电子技术》2013年第08期摘要：无线Mesh网络中配置多接口Mesh路由器并使用多信道可有效增加网络容量并降低干扰。
信道分配问题已被证明是一个NP难题。
信道分配的目的是将可用信道分配到通信链路以实现网络干扰最小的目标。
针对多接口多信道无线Mesh网络中的信道分配，提出了基于粒子群优化（PSO）算法。
在实现过程中，通过增加交叉操作将其改进为离散粒子群优化（DPSO）用以处理信道分配这一离散问题。
同时，引入了信道合并过程用以消除违背接口约束情况。
通过仿真试验并与Tabu⁃Based算法对比，该算法能有效降低网络干扰并提升网络性能。
主题词：无线Mesh网络；多接口多信道；信道分配；离散粒子群优化算法中图分类号： TN911⁃34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）08⁃0031⁃040 引言无线Mesh网络（Wireless Mesh Networks，WMN）作为下一代宽带接入的关键技术，由于具备动态自组织、自配置的优势，网络节点可以自动建立和维护，具备低投入、易维护、安全性强，覆盖范围广而引起业界和学术界极大的研究兴趣。
WMN中一个重要的设计目标是使容量最大化，但无线干扰严重限制了多跳无线网络中的网络容量。
采用多接口多信道能改进网络容量，如何给接口或链路分配信道依然是一个复杂的问题，许多文献都对信道分配问题进行了探讨。
粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法是1995年由J.Kennedy博士和R.Eberhart博士基于对鸟群、鱼群捕食行为的模拟而提出的群智能优化算法。
信道分配问题是一个离散优化问题，虽然传统的PSO算法并不适合求解离散问题，但通过将其位置和速度更新公式进行改进后，其求解离散优化问题的效果也比较明显。
文献[1]提出了基于节点组织的拓扑保护信道分配算法，并采用离散离子群优化算法针对节点进行信道分配。
基于智能算法的无线传感器网络设计与优化
基于智能算法的无线传感器网络设计与优化无线传感器网络是当前热门的研究领域之一。
它集传感、通信、控制、计算等技术于一身，将传感器部署在感兴趣的区域，采集环境信息并通过无线通信协作完成各种任务。
随着信息技术的快速发展，智能算法也被广泛应用于无线传感器网络的设计与优化中。
一、传感器节点密集度优化传感器节点密集度在无线传感器网络中极为重要，它决定了数据采样的质量以及无线通信的能耗。
智能算法能够通过优化传感器节点的部署和工作机制，从而提高传感器节点密集度。
在传感器节点部署方面，遗传算法可被用于节点布局的优化。
在设计阶段，通过合理的适应度函数、交叉和变异运算等技术，可以克服贪心算法的不足，快速得到最优解。
在传感器节点工作机制优化方面，粒子群算法可被应用于节点通信协议的设计。
通过模拟粒子的运动情况来寻找最佳适应度函数，通过不断协商并优化节点之间的通信方式，可以达到优化传感器节点密集度的目的。
二、传感器节点能源消耗优化传感器节点能源消耗是无线传感器网络中较为明显的问题之一。
智能算法可以通过自适应学习和优化，从而降低节点能源消耗。
在传感器节点能耗优化方面，遗传算法可被应用于传感器节点调整其功率。
通过适应度函数调整精英种群与基因区间的选择，可以快速找到最佳功率调整策略，从而增加传感器的覆盖范围，减少节点间的能耗。
在传感器节点任务分配方面，蚁群算法可被应用于任务分配。
通过模拟蚂蚁搜寻食物的过程，构建蚂蚁算法模型，从而精准地给每个节点分配任务，避免了一些节点负载过重或负载过轻的情况，使得网络能量更加均衡，从而增加传感器网络的生命周期。
三、传感器节点数据采集质量优化数据采集质量是无线传感器网络中至关重要的指标之一，其直接影响到无线传感器网络的精度和效率。
智能算法可以优化数据采集质量，提高数据采集的效率和可靠度。
在数据采集质量优化方面，蜂群算法可被应用于传感器节点的数据融合算法中。
通过蜂群算法对数据进行分群，选择不同的聚类算法，带改进的k-means、DBSCAN、凝聚层次聚类算法等等，从而优化数据融合的模型，提高数据采集的精度和效率。
基于自适应粒子群优化的WSN分簇路由协议研究
ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｒ ｍ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗｉ ｈ ｔ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｉｏ ｔ ｎ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ． Ｔｈ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｂ ｅ ｓ ｔ ａ ｎ ｄ ｇ ｌ ｏ ｂ ｌ ａ ｂ ｅ ｓ ｔ ｓ ｏ ｌ ｕ ｉ ｔ ｏ ｎ ａ ｒ ｅ ｉ ｎ ｖ ｏ ｌ ｖ ｅ ｄ ｉ ｎ ｈｅ ｔ ｉ ｎ ｅ ｒ ｔ ｉ ａ ｗｅ ｉ ｇ ｈｔ ａ ｎ ｄ ｈｅ ｔ ｓ ｕｄ ｔ ｙ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｔ ｏ ｂ ａ ｌ ｎｃ ａ ｅ ｈｅ ｔ ｅ ｘ ｐ ｌ ｏｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｎｄ ａ ｅ ｘ ｐ ｌ ｏ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｐ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ｓ ｗａ ｒ ｍ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ． Ｍｅ ｎ ｗｈ ａ ｉ ｌ ｅ ， ｔ ｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ・
基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究
路径 的搜寻 ， 并改进算 法编解码 思路 ， 降低 由于 网络规模扩大 而导致编码 长度急速增加 ， 即减少 算法 的计 算复杂度 ， 而解 决传 统编码方 式下 的量 子遗传算法难 以适用 于大规模 的 ＷＳ ｓ的缺点 。通过 实验表 明： 从 Ｎ 该方法能够得到更加优越和稳定 的路 径搜索 结果 ， 与粒子 群优化 算法进 行 １ ０ ０ ０次重复路 径搜 寻试验 比
Ｇ 、 Ａ） 粒子群优化算法 （ ａ ｉ ｅｓａｍ ｏｔ ｉ ｔｎ Ｐ Ｏ） ， ｐｒｃ ｗ ｒ ｐｉ ｚ ｉ ，Ｓ 等 ｔ ｌ ｍ ａｏ 具有更快 的收敛速度 、 更高的稳定性 、 更优 的全局最优解 等
假设 ＷＳ ｓ的各个节点是按照给定条件分布在 指定 的 Ｎ
特点 。鉴于 Ｑ Ａ的众 多优点 ， Ｇ 目前 已经提 出 了诸多 基 于 Ｑ Ａ的改进算法和策略 ， Ｇ 比如 ： 多宇宙并行 进化策略 ；
总共 消耗的能量则可表示为
ｅ＝ ｐｅ ＋ ＋ ＋ｅ ｌ ． （） １
Ｂｌ ８ Ｍ ｍ
一
其 中，ｍ表示 网络确定数 据丢包前 的最 大可行 跳数 ， Ｌ Ⅳ表示 ＷＳ ｓ中节 点 的最 大 检测 范 围 内的 节点 数 目最 大 Ｎ
值 。 因此 ， Ｏ， 一 Ｏ ］ 择 当前 节点 的下 一 跳 由［ｌ卢 Ｌ 蛳卢 选
Ｒ ｅ ｅ Ｃ ｎ ｉ ｌ ｓ Ｓ ｎｓ ｔ １ ｓ ａｒ ｌ ０ ｗ － ｅ ｓ ｅ ｏｒ ｎｅＪ ０ｒ ０ ・ｎｇ ｌａ ｅ １ ０ｎ 一 ｎ ｅ ｒ Ｗ ＫＳ ｌ ｒ Ｕｔ Ｓ ｄ ｉ ● Ｄ
基于混沌粒子群算法的无线传感器网络路由协议
科技 圈向导
２１ 年 ０ 期 ０２ 第 ５
基于混沌粒子群算法的无线传感器网络路 由协议
董卓亚 张 瑞 （ 商丘师 范学 院计来自机与信息技术学院 河南商丘
４ ６０ ） ７ ０ ０
【 摘 要】 无线传感网络是 由大量微 型化 的传感 器节点 ， 自 以 组织、 多跳的无线通信 方式， 协作地 完成特 定功能的智能网络。由于传感 器节 点多采用电池供 电， 因此节能成为传 感器网络工作 中非常重要的 问题。利用混沌的随机性 和遍历性 ， 结合粒子群进行最优寻解， 使得 当算 法陷 入局 部收敛时进行 混沌搜 索． 以达到 节能的 目的 。 【 关键词 】 无线传感器网络 ； 混沌； 粒子群优化 ； 局部最优解 ０引 言 ． 极小的随机数使其在进化后期起微调作用 ． 得到的位置公式为 无线 传感器 网络 （ ｒｌ ｓ ｅ ｓ ｅ ｏ 。 Ｗｉ ｅ ｎｏ Ｎ ｔ ｒ 简称 Ｗ Ｎ Ⅲ ｅｓＳ ｒ ｗ ｋ Ｓ ） 的系统 架 （ ） ＋（＋ 一 （ １＋ Ｏ Ｊ ｆ ＝ ＋１ ［ ｒ ｔ ）ｌ ｒ １ ｝ ＋ （．） ２５ 构主要 由分 布式无线传感器节点群 、ｉ Ｓ ｋ节点、传输介 质和网络用户 ｎ 最后得到改进的位置更新公式如下 ： 端等 四部 分组成∞ 。多个 传感器节点部 署在感知 区域 内 ． 自组织 成网 ｆ （ １＝ ￡ ｃｒ（ ｆ （）ｃｒ（ ） ０） ￡ ） （＋ ｌｌ （— ｆ＋２２ Ｏ— ） ＋ ） Ｐ ） ） Ｐ 络 ， 了进行信息收集和数据处理外还协助其他节点工作 ， 除 并将监 测、 ｛ 【 ＿ ６ （ ．） ２６ ０ １＝ ＋（＋ — ） ｔ １ １ ｒ ＋ ） ［ ＾ ｒＫｖ ＋ ） ０ ］ １ （ ＋ 感知 的信息 向 Ｓ ｋ ｉ 节点发送 ．再 由 Ｓ ｋ链路将 整个区域内的数 据传 ｎ ｉ ｎ
基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法
基于蚁群的无线传感器网络能量均衡非均匀分簇路由算法作者：缪聪聪等来源：《计算机应用》2013年第12期摘要：无线传感器网络（WSN）路由中，节点未充分考虑路径剩余能量及链路状况进行的路由会造成网络中部分节点网络寿命减少，严重影响网络的生存时间为此，将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合，提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇路由算法该算法首先利用考虑节点能量的优化非均匀分簇方法对节点进行分簇，然后以需要传输数据的节点为源节点，汇聚节点为目标节点，利用蚁群优化算法进行多路径搜索，搜索过程充分考虑了路径传输能耗、路径最小剩余能量、传输距离和跳数、所选链路的时延和带宽等因素，最后选出满足条件的多条最优路径，完成源目的节点间的信息传输实验表明，该算法充分考虑路径传输能耗和路径最小剩余能量、传输跳数及传输距离，能有效延长无线传感器网络的生存期关键词：蚁群算法；能量均衡；非均匀分簇；无线传感器网络；路由算法中图分类号：TP393 文献标志码：A0引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种获取和处理信息的新兴技术，被大量应用到环境监测和野外设备监控方面[1-2]，但WSN节点仅依靠电池供电，不合理的能量消耗会使网络过早出现死亡节点而降低网络生存期因此如何设计节约节点能耗且提高网络通信质量的WSN路由算法成为研究热点人们提出了分簇路由算法以减少开销，方便管理节点和控制信道接入，提高资源使用效率[3]Heinzelman等[4]提出了经典的低功耗自适应分簇（Low Energy Adaptive Clustering Hierarch，LEACH）协议，采用随机选取节点作为簇头的分簇方式来降低网络能耗，但通信采用单跳方式，所有簇头直接向基站传送信息，能耗较大之后提出的改进算法EECS[5]通过候选节点广播自己的剩余能量来竞选簇头，簇头的选择要考虑自身到基站的距离，但远离基站的簇比靠近基站的簇要求更多的能量，在均衡全网能耗上并不理想文献[6]首次提出利用非均匀分簇的思想来解决这个“热区”问题，但是它考虑的是一个异构网络，簇头为超级节点，而且位置是事先计算好的，无需动态构造簇的操作文献[7]提出了一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议EEUC，通过非均匀分簇来均衡网络能耗，但需要周期性地随机竞选簇首，而且竞选簇首时只考虑了节点的剩余能量，未考虑链路可靠性和实时性后来在非均匀分簇基础上又提出基于最小生成树的非均匀分簇算法UCRAMST[8]、基于粒子群的非均匀路由算法[9]等以上算法只从剩余能量的角度来考虑，并没有考虑链路的其他状况，无法选择最优的路径进行路由，会导致更多不必要能量的消耗基于蚁群算法（Ant Colony Algorithim，ACA）[10-13]的无线传感网路由协议是目前国内外研究的热点之一基于蚁群算法的路由协议通过蚂蚁包的发送，每个节点都可以获悉网络当前实际情况，并根据信息素概率公式选择下一跳，非常适合设计这种能量负载均衡同时又可综合考虑链路状态和实时性的多路径分簇路由协议文献[14]中提出的ARA算法是最早的将蚁群算法应用于无线移动自组织网络的按需多路径算法，路由的建立依靠前向蚂蚁和后向蚂蚁来实现，开销比较小文献[15]中提到的IEEABR算法是一个主动式的路由协议，采用累加的方式进行信息素更新，但这样的策略容易陷入局部最优，使个别路径上的节点过早死亡，从而对整体的网络寿命和通信能力产生不利影响在以往WSN非均匀分簇路由算法研究中，采用非均匀分簇可避免“热区”而导致节点死亡，但较少考虑能量以外的其他环境参数，采用蚁群算法模型可以较好解决非均匀分簇路由算法没有充分考虑簇首与基站之间各跳的带宽、实时性、路径上剩余的最小能量、距离目的节点的跳数来进行最优路径选择的问题文献[16]提出的利用蚁群的非均匀分簇路由算法考虑了带宽和实时性，但没有考虑已成功发送数据的路径消耗的能量以及路径上节点的最小剩余能量，在路由更新时没有考虑节点到目的节点的跳数，会导致局部路径最优因此，本文将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合，提出一种基于蚁群优化算法的无线传感器非均匀分簇（Ant Colony based Energy Balanced Uneven Clustering，ACEBUC）路由算法优化非均匀分簇方法考虑节点能量对节点进行分簇，而蚁群优化算法则进行多路径搜索，搜索过程考虑路径上剩余的最小能量、距离目的节点的跳数、所选链路的时延和带宽等因素，更合理地更新信息素和设计下一跳的概率公式1蚁群算法蚁群算法是由意大利学者Dorigo等[10-11]提出的一种基于种群的启发式仿生进化系统蚁群算法最早用于解决著名的旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），采用了分布式正反馈并行计算机制，易于与其他方法结合，并具有较强的鲁棒性[12-13]基于蚁群算法的路由协议中，每个节点维护一张路由表和一张附加表：路由表记录目标节点地址和到达目标节点地址的下一跳的启发式信息值；附加表包含网络蚂蚁流量的分布信息，记录蚂蚁经过的节点通过设计选择下一跳的概率公式和启发式信息值可设计不同的路由算法以往的相关研究证明，基于蚁群的路由算法能延长网络生存时间，但是会陷入局部最优，导致能量消耗“热区”本文结合非均匀分簇的能量均衡的优势设计基于蚁群的路由协议，以解决两者的不足，达到延长网络生存时间的目的2网络模型考虑一个M×M的正方形区域内随机分布N个传感器节点，本文假设：1）在观测区域内，传感器节点和基站在部署后均不会发生位置移动；2）所有节点都是同构的；3）链路是对称的，若已知对方发射功率，节点能够根据接收信号的强度（Received Signal Strength Indication，RSSI）来计算到发送者的近似距离；4）根据接收者的距离远近，节点可以调整其发射功率来节约能量本文在EEUC的非均匀分簇结构的基础上采用ACEEUC算法进行优化EEUC采用分布式拓扑控制算法非均匀分簇结构，如图1所示用一个n个点m条边的无向加权连通图G（V，E）作为网络模型，V是簇首和汇聚节点，E是边集设C是簇首集合，有N个元素，Sink是汇聚节点，路由问题就是在G中寻找从C中任意要发送数据的节点到Sink节点满足性能要求的多条路径设每一跳链路i上所消耗的能量为ei，链路延迟为ti，链路带宽为bi现要求N跳路由链路要满足目标函数f（Sink）最小：本文用EDF表示融合单位比特数据消耗的能量假设邻近节点采集的数据具有较高的冗余度，每个成员发送长度为b的数据包，簇头可以将其成员的数据融合成长度为b的数据包，而簇间通信冗余度很低，不能融合3ACEBUC路由算法本文提出的ACEBUC算法按轮次分为簇首选举、路径搜索、数据传输、簇内调整和路由更新能量均衡主要体现在采用非均匀分簇的方式解决基站附近容易出现热区的问题，本文的簇首选举方法是在文献[7]方法上进行优化改进，而在路径搜索方面则采用基于蚁群的簇首多跳路径搜索，将节点能量和链路的时延及带宽信息作为启发式信息3.1簇首选举采用非均匀分簇的方式可以解决基站附近容易出现热区的问题，EEUC对候选簇首的选择是依据LEACH算法中的随机获取每个节点成为候选簇首的概率t，且与设定的阈值T进行比较，选出t本文提出的ACEBUC算法考虑尽可能增长网络生存时间，簇首选举只在第一轮采用全网络竞争方式，后续轮在簇内进行调整选择簇首候选节点应该是能量较充足的节点为让剩余能量多的节点成为候选节点的概率增大，现对T（i）作如下改进：其中：Eri是si节点的剩余能量，Erave为全网平均剩余能量，p为簇头节点占所有节点百分比的期望值网络内的簇首个数对网络的生存时间存在影响，过多或者过少都不合适，为了减少能耗，需要在选择簇首阶段确定理想簇首数，同时确定簇首的广播半径本文采用由文献[5]提出的理想簇首数目：3.2基于蚁群的路径搜索在簇首将数据传输到目的节点的这个阶段，簇首首先对簇内数据进行融合，然后数据以多跳通信的方式发送至目的节点，随后，非簇首节点进入休眠状态以节约能量多路径搜索是基于蚁群算法的模型，簇首节点释放蚂蚁寻找从簇首到目的节点的有效路径，每个蚂蚁都有自己的内存表，用禁忌表来存储已经过的节点，以后在搜索中不能访问这些节点，用簇首节点表（allowed）存储允许访问的节点ACEBUC协议中规定前向蚂蚁要携带以下信息：所有簇首节点ID、能耗Ecost、剩余能量Eremain、信息素τkij、概率pki，j（t）、已访问节点字段VisitedNode、时延delayij和带宽bandwidthij；后向蚂蚁要携带已访问节点字段VisitedNode、链路最小剩余能量EkminRemain和链路平均消耗能量EaveCostACEBUC协议中规定前向蚂蚁要携带以下信息：所有簇首节点ID、产生前向蚂蚁的源节点地址SrcAdd、已访问节点字段VisitedNode，蚂蚁访问过节点已消耗的能量总和Esum，蚂蚁从源节点出发的时间SrcTime；蚂蚁经过簇首建立的路由表信息包括：能耗Ecost，剩余能量Eremain，信息素τkij，下一跳概率pki，j（t）；后向蚂蚁要携带已访问节点字段VisitedNode，此后向蚂蚁对应的前向蚂蚁从源节点出发的时间SrcTime，链路最小剩余能量Emin，链路平均消耗能量Eavg每个前向蚂蚁的任务是找一条连接源节点到目的节点的路径，在源节点和目的节点之间的节点若没有路由信息，则广播前向蚂蚁，若有路由信息则按着下一跳的信息素概率公式单播发送前向蚂蚁，其下一跳选择只能从allowed中以某种概率搜索，概率pki，j（t）的计算公式为式（9）：在路径搜索中，前向蚂蚁分组里携带了从源节点出发的时间，这样端到端的时延很容易获得，同时链路带宽和发送数据包的大小已知；利用数据包传输的延迟时间，汇聚节点可以计算出源节点到汇聚节点的数据发送率，将这个速率与预期速率相比较，若小于预期速率，则意味着产生了丢包同时在前向蚂蚁到达一个簇首后更新簇首路由表，根据能耗模型公式计算接收能耗以及到下一跳的发射能耗总和，同时更新路由表的剩余能量，然后更新蚂蚁携带的信息包中的总消耗能量，直到找出满足目标函数的最优路径3.3路由更新当源数据节点的簇首si将数据成功发送到目的节点之后，统计传输信息的转发时延，根据后向蚂蚁获取路径上的最小剩余能量以及路径的平均能耗、距离目的节点的跳数，更新各簇头sj的信息素浓度在蚁群算法中，信息素增强为式（12），路由更新采用式（13）ACEBUC算法对信息素的更新不是传统的累加方式，而是节点每次收到后向蚂蚁就重新计算链路信息素，这样数据包在网络上的分布更均匀此定义对sj节点的信息素更新公式如（14）所示3.4簇内调整在第一轮数据传输的最后，要判断路由经过的簇首能量水平，若簇首能量高于簇平均能量，保持原簇首不变；反之，进行簇内调整，选取大于平均能量的节点进入簇内候选节点，低于平均能量的节点进入休眠设候选簇首个数为m，在候选簇首中再依据式（8）求得下一轮簇首新选出的簇首广播原簇首ID、自身ID、自身剩余能量的消息通知簇内成员及其他簇首成员，所有簇首节点收到簇头调整信息后更新各自对应的路由表信息4仿真与分析现对EEUC、ACOUC、IEEABR算法和本文提出的ACEBUC算法分别用NS2进行了仿真，并在能耗、可靠性、实时性、路由成功率方面进行分析ACEBUC的工作方式是周期性采集目标数据传输给汇聚点，适用于对野外环境进行周期性信息采集和实时监控，节点随机布撒或分布在被监控设备周围实验中所用的参数如表1所示，其中能量消耗模型所用参数取自文献[5]4.1簇首特征本文采用改进的EEUC算法的非均匀分簇方式，在文献[9]中指出簇首数目由参数R0c和c 共同决定，同时由实验证明在c=0.5时，网络存活时间最长在c固定时，簇首数目与R0c成反比本文取c=0.5，由式（5）可知理想簇头个数为2～56，由图5可知，可取30m进行实验，生成的簇头数为40，在理想簇首范围内4.2网络能量消耗EEUC算法均采用每轮依据概率重新选取簇头，每轮生成的簇首数目会有波动，而一个稳定的分簇算法应在网络拓扑固定的情况下，生成较一致的簇首数目；ACOUC算法在信息素更新时仍采用累加信息素的方式，并没有考虑在路由成功后，具有较高信息素的路径由于承担过多数据发送任务反而消耗过多能量；IEEABR算法由于没有采用非均匀分簇的方式，容易知道在靠近汇聚点的簇首耗能较大；ACEBUC仅在首轮采用竞选方式，之后在簇内进行选举，因此簇首数目稳定，整个网络具有较好的稳定性在每一轮次中所有簇首消耗的能量在所有节点消耗的总能量中占大部分比重通过实验统计四种算法每轮簇首消耗的能量，第一个实验点记录首轮消耗能量，之后随机抽取9轮进行统计，结果如图6所示由图6可以看出，ACEBUC仅在首轮消耗较多的能量，之后在簇内竞选簇首，比EEUC、ACOUC、IEEABR算法能更好地实现节能4.3可靠性和实时性ACEBUC算法在簇内节点将数据发送给簇首节点之后，由簇首节点将数据进行融合，并采用蚁群改进算法，充分考虑链路的能量、带宽和时延进行下一跳路由选择通过实验分别比较EEUC、ACOUC、IEEABR和ACEBUC算法的丢包率和时延情况由图7、8可以看出，EEUC 算法的丢包率相对较高、时延较大，因为该算法采用多跳方式，但是在路由选择时并没有充分考虑链路状况，只是简单考虑节点的能量，因此在数据传输时会出现较高的丢包率；ACOUC、IEEABR均采用蚁群算法模型，在路由选择时充分考虑了链路状况，因此丢包率和时延相对较低；ACEBUC采用多跳传输，考虑了链路状态，选择最优最可靠的路径，出现丢包的情况较少，时延相对较小4.4网络生存时间通过仿真记录每轮结束节点存活数量直到节部死亡比较四种算法的网络存活时间由图9可以看出， EEUC采用竞争选取簇头方式，并考虑能量空洞问题，但是在路由选择时并没有考虑链路状况；而ACEBUC算法不像EEUC算法每轮都要在全网络进行簇首选举，只是在首轮在全网络内进行簇首选举，之后采取在簇内竞选簇首的方式，实现了节能，路由采用蚁群改进算法，使网络生存时间长于EEUC算法；ACOUT与IEEABR算法在定义路由信息素时都没有合理考虑路径的能量消耗速度、路径上剩余的最小能量、距离目的节点的跳数等，在路由时容易陷入局部最优，网络生存时间不如ACEBUC长4.5路由成功率随机生成具有100至400个节点的随机网络拓扑结构进行路由仿真比较，对于每个网络拓扑，选择所有节点中距离最远的节点作为源和目的节点，这样2个节点间的可选路径较多从图10可以看出随着节点数的增加，网络规模增大，ACEBUC显示出算法的优势，其路由成功率要高于其他三个算法5结语本文将蚁群优化算法与非均匀分簇路由算法相结合，有效地减少了簇首选举和路由维护的开销，而且能实时寻找性能更好的路由仿真分析表明，ACEBUC的网络存活时间比EEUC、ACOUC算法都有显著提高但是在路由层次，本文采用的蚁群优化路由算法比较适用于大规模节点路由情况，对于节点较少且实验区域较小的情况并不需要采用蚁群路由算法，可以直接采用单跳发送数据参考文献：[1]AKYILDIZ I F， SU W， SANKARASUBRIMANIAM Y， et al. 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基于多目标优化算法的无线网络路由研究
基于多目标优化算法的无线网络路由研究随着无线网络技术的快速发展，对于无线网络路由的研究也成为热门的领域之一。
无线网络路由的设计对于提高网络性能和服务质量具有重要意义。
而基于多目标优化算法的无线网络路由研究正是致力于在多个目标之间寻求最优解，并为无线网络提供更好的路由机制。
无线网络往往面临诸多挑战，例如带宽限制、能耗问题、传输延迟等等。
为了解决这些问题，传统的无线网络路由算法通常采用单一目标的优化模型，如最短路径路由算法。
然而，这种单目标优化往往无法考虑到多个目标之间的相互关系，导致无法找到全局最优解。
基于多目标优化算法的无线网络路由研究弥补了传统算法的不足。
它可以同时考虑多个目标，如最短路径、最少能耗、最大带宽等，通过权衡这些目标之间的权重关系，得到一组满足要求的最优解，实现了对无线网络路由的全面优化。
在基于多目标优化算法的无线网络路由研究中，粒子群优化算法（PSO）是一种常用的方法。
PSO算法模拟了鸟群觅食的行为，通过更新每个粒子的速度和位置来寻找最优解。
在无线网络路由研究中，每个粒子表示一个网络节点，其速度和位置表示节点在网络中的位置信息。
通过不断迭代更新，粒子群优化算法可以找到一组最优解。
除了PSO算法，遗传算法（GA）也是常用的多目标优化算法之一。
GA算法模拟了生物进化的过程，通过选择、交叉和变异操作来进化一组个体，以求得最优解。
在无线网络路由研究中，每个个体表示一个路由路径，通过多轮迭代演化，遗传算法可以找到一组具有较好性能的路由路径。
基于多目标优化算法的无线网络路由研究还可以应用于实际网络环境中。
例如，在城市智能交通系统中，无线网络路由的设计是提高交通效率和降低能源消耗的关键。
通过使用多目标优化算法，可以根据不同的交通目标，如最短路径、最小拥堵、最少能耗等，提供最优的路由方案，实现交通系统的智能化和可持续发展。
尽管基于多目标优化算法的无线网络路由研究在解决实际问题方面取得了很大成就，但仍存在一些挑战。
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基于粒子群优化的无线传感器网络路由算法
设计与实现
一、引言
随着无线传感器网络技术的发展，越来越多的应用场景需要通过无线传感器网
络进行数据的采集、传输和处理。
而在这个过程中，路由算法的设计和实现是至关重要的一环。
本文将介绍基于粒子群优化的无线传感器网络路由算法的设计和实现，以及该算法的性能优劣分析。
二、相关工作
目前已有许多无线传感器网络路由算法的研究，其中经典的算法包括LEACH、PEGASIS、SPIN等。
这些算法虽然在一定程度上能够满足实际应用的需求，但都
存在一些问题，比如能耗均衡性不佳、网络寿命不长等。
为了解决这些问题，目前的研究中普遍采用了一些优化算法，比如粒子群优化、遗传算法等。
这些算法能够通过优化路由策略、节点选择等方面来达到最优的网络性能。
三、算法设计
本文的无线传感器网络路由算法基于粒子群优化，具体步骤如下：
1. 初始化种群：生成一组初始解，即每个无线传感器节点到基站的路由路径。
2. 计算目标函数（适应度函数）：根据每个无线传感器节点到基站的路由路径
计算目标函数值，即能耗消耗。
3. 粒子位置更新：通过粒子群算法的位置更新公式，计算出每个粒子的新位置。
4. 粒子速度更新：通过粒子群算法的速度更新公式，计算出每个粒子的新速度。
5. 计算个体历史最优和群体历史最优：根据每个粒子的目标函数值，计算出个
体历史最优和群体历史最优。
6. 更新最优解：如果当前个体历史最优值优于全局最优值，则更新全局最优值。
7. 判断终止条件：当粒子群的适应度函数值达到一定阈值，或者达到最大迭代
次数，算法停止。
8. 输出最优解：输出粒子群中的最优解，即为所求的无线传感器网络路由算法。
四、算法实现
为了验证本文提出的无线传感器网络路由算法的性能，本文使用NS2仿真平台进行了实现。
具体实现步骤如下：
1. 构建NS2仿真环境：根据所需的网络规模和拓扑结构，构建NS2仿真环境。
2. 部署无线传感器节点：在NS2仿真环境中部署无线传感器节点，设置节点数目、能耗等相关参数。
3. 设置路由协议：在NS2仿真环境中设置基于粒子群优化的路由协议，设置相关参数。
4. 进行仿真实验：根据实验需求设置仿真参数，进行多组实验，记录实验结果。
五、性能分析
本文对本文提出的基于粒子群优化的无线传感器网络路由算法和经典算法进行
了性能比较。
实验结果表明，本文提出的算法在能耗均衡性和网络寿命方面表现更为优异，具有较高的实用价值。
六、结论
本文介绍了基于粒子群优化的无线传感器网络路由算法的设计和实现，通过NS2仿真平台进行了性能验证和分析。
实验结果表明，该算法在能耗均衡性和网络寿命方面表现更为优异，具有较高的实用价值。