基于蚁群的无线传感器网络分簇路由算法

传感器与微系统(T ransducer and M i c rosyste m T echno l og i es)2010年第29卷第1期计算与测试基于蚁群的无线传感器网络路由算法*张海娟,付争方(安康学院电子与信息工程系,陕西安康725000)摘要:针对无线传感器节点能量、通信能力及计算能力有限等特点,将蚁群算法应用于无线传感器网络,提出一种改进的蚁群路由算法,考虑了节点的能量、距离、通信半径和传输方向等参数.实验结果表明:该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数、路由跳数和数据传输的路径长度,延长了无线传感器网络的寿命,实现无线传感器网络在通信过程中快速、节能的路由。

关键词:无线传感器网络;传感器节点;蚁群算法;路由中图分类号:TP393.04文献标识码:A文章编号:1000)9787(2010)01)0084)03Ant colony-based w ireless sensor networks routi ng algorith m*Z HANG H a-i juan,FU Zheng-fang(D epart m en t of E l ec tron ics and In for m ati on E ngi neer i ng,Ankang Un iversity,Ankang725000,Ch i n a)Abstract:A i m ed a t the feature o f w ire less senso r net wo rks(W SN s)nodes,such as energy-constra i ned,li m itedcomm un i cations capab ility and l ow er computi ng power and so on.A nt co l ony algorith m is app lied t o W S N s.Anovel routi ng a l go rith m o f W SN s w hich i s based on an t co l ony a l gor it hm i s presented.T he ene rgy o f nodes,d istance,radi us of co mm un ica tion and trans m i ssi on d irection and o t her para m eters is taken i nto account.R esea rchres u lts show that t h i s routing a lgo rith m can reduce ene rgy consu mp tion,the dead nu m be r of nodes,routi ng hopsand t he length of data trans m ission path.A s a resu lt of pro long i ng the life of w ire l ess sensor ne t w orks and m ak i ngthe W S N s f ast and ene rgy-e ffi c ient in the communicati on process.K ey word s:w ireless sensor net w orks(W SN s);sensor nodes;ant co lony a l go rith m;routi ng0引言蚁群算法是D origo M[1]提出的一种基于生物习性的启发式算法,用于解决复杂组合优化问题。

基于自组织聚类和蚁群算法的无线传感器网络路由算法邱立达【摘要】根据无线传感网络能量受限的特点,提出一种低能耗路由算法SOC-IACO,算法由自组织聚类算法SOC和改进蚁群算法WAC组成.先通过SOC将节点分簇,选取簇头构造簇头数据链,再通过WAC构造簇内节点数据链.簇内数据沿节点数据链汇聚至簇头、簇头数据沿簇头数据链汇聚至总簇头,由总簇头发送数据至基站.实验表明,由于聚类过程中考虑了节点分布和簇负载均衡并采用双层链路由,SOC-IACO算法能大幅降低节点能耗提高网络寿命.【期刊名称】《梧州学院学报》【年(卷),期】2010(020)006【总页数】6页(P30-35)【关键词】无线传感器网络;自组织聚类;蚁群算法【作者】邱立达【作者单位】闽江学院,物理学与电子信息工程系,福建,福州350108【正文语种】中文【中图分类】TN91无线传感器网络（WSN）的能耗主要来自数据的发送/接收和融合。

数据发送的传输放大能耗和距离平方成正比。

由于WSN中节点通常随机分布且能量有限，因此减小节点间通信距离，成为降低通信能耗延长网络寿命的关键。

目前基于低能耗WSN层次拓扑的主要算法有LECH/LECH-C、HEED、PEGASIS等。

其中LECH-C[1]是经典分簇算法。

该协议采用先选取簇头，再分簇的方法。

每一轮中，由于簇头不同，形成的簇分布也不同。

由于没有考虑节点位置信息，常导致分簇不均匀。

且其簇内采用“星型”通信方式使得节点能耗很大。

PEGASIS[2]单链算法则通过构造节点数据链，使数据沿链传送至链首节点，由链首将数据发送至BS。

单链方案降低了通信距离和能耗，但路由时延大、可靠性差；所采用的贪心算法是局部最优算法，成链效果差。

针对LECH-C和PEGASIS的缺点，本文提出了一种分簇成链路由算法SOC-IACO。

SOC-IACO由自组织聚类算法SOC和改进蚁群算法[3]WAC组成，其中SOC是我们针对WSN设计的聚类算法，[4]充分考虑了节点分布和簇均衡负载；而WAC 是在基本蚁群算法[5]的基础上通过使用新的信息素更新公式、领域交换等措施来扩大解空间和提高收敛速度。

一种无线传感器网络分簇路由算法王桂凤【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2013(000)035【摘要】该文从经典低能量自适应分簇算法的基础出发，探讨了基于蚁群算法的无线传感器网络分簇路由算法。

将蚁群算法，应用到簇间路由中，找出簇头到基站的最佳路径，实现离基站较远的簇头节点，能够以最佳路径进行信息传输，达到减少簇头结点的能量开销的目的。

仿真结果表明，该算法在延长网络生存期方面相比LEACH算法提高约30%。

%This article from the classic low-energy based adaptive clustering algorithm, this paper discusses the ant colony algo-rithm based on wireless sensor network clustering routing algorithm. The ant colony algorithm is applied to the inter-cluster routing, locate the cluster head to the base station the best path to achieve far away from the base station cluster head node, can be the best path for information transmission, to reduce the energy of the cluster head node the purpose of the overhead. Simula-tion results show that the algorithm prolong network lifetime compared to LEACH algorithm improves aspects of approximately 30%.【总页数】3页(P7941-7943)【作者】王桂凤【作者单位】郑州旅游职业学院，河南郑州450009【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.一种新的无线传感器网络分簇路由算法 [J], 常城;谭明皓2.一种高效节能的无线传感器网络分簇路由算法 [J], 施志刚;李桂娟;李亮;张持健3.一种能耗均衡的无线传感器网络分簇路由算法 [J], 张诗悦;吴建德;王晓东;范玉刚;冷婷婷4.一种近似秩排序的无线传感器网络分簇路由算法 [J], 张雅琼;张慧;林基艳5.一种基于平均剩余能量的无线传感器网络分簇路由算法 [J], 鄢丽娟;张彦虎因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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]。

基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法研究的开题报告一、选题背景随着科技的不断发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）成为了一种重要的信息采集、处理和传输的技术手段。

无线传感器节点通常由传感器、处理器、存储器、无线通信模块等组成，能够实现对环境的监控，数据的采集和处理，并通过无线通信技术将数据传输到基站。

无线传感器网络具有自组织、自适应和自修复等特点，在农业、环境监测、智能交通等领域得到广泛应用。

在无线传感器网络中，路由算法是其中一个重要的研究方向，它决定了节点之间的通信路线，对于网络的稳定性和能耗等方面有着重要的影响。

传统的路由算法包括距离矢量算法、链路状态算法等，但是这些算法存在着路由表的快速变化、能耗不均衡等问题，在实际应用中并不适合。

蚁群算法（Ant Colony Algorithm，简称ACO）是一种基于群体智能的启发式算法，在解决组合优化问题时具有较好的表现。

其原理是通过模拟蚂蚁在寻找食物时释放信息素、依照信息素浓度选择最短路径的过程，来求解优化问题。

无线传感器网络是一个复杂的优化问题，蚁群算法在其中具有很好的优化能力，因此在无线传感器网络中应用蚁群算法进行路由优化的研究具有重要的意义。

二、研究内容和目标本课题旨在利用蚁群算法，研究无线传感器网络的路由优化问题，并针对现有蚁群算法在应用中存在的问题进行改进。

具体内容包括：1.分析无线传感器网络中的路由优化问题，总结现有的路由算法的优缺点。

2.研究蚁群算法及其在组合优化问题中的应用。

3.提出基于蚁群算法的路由优化方法，并对该方法进行改进，解决存在的问题。

4.利用NS-3仿真平台，对该路由优化算法进行模拟实验，分析该算法的性能指标，如能耗、延迟等。

5.对仿真实验结果进行分析和讨论，总结算法的优缺点，并对以后的研究进行展望。

三、研究方法本课题采用文献调研、理论分析和仿真实验相结合的方法进行研究。

具体方法如下：1.通过阅读相关文献，收集有关蚁群算法、无线传感器网络和路由优化的资料，对现有路由算法进行总结和分析。

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。

基于蚁群的无线传感器网络分簇路由算法王桂凤;王勇;陶晓玲【摘要】在研究经典低能量自适应分簇路由算法的基础上,提出基于蚁群的无线传感器网络分簇路由算法.该算法将蚁群算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最佳路径,使得离基站较远的簇头节点沿着最佳路径传输信息,有效地减少了簇头节点的能量开销.同时,在簇头选举时,该算法不仅考虑簇头节点的剩余能量,而且兼顾簇头与簇头之间的距离,使得簇头分布更加均匀.仿真结果表明,该算法和LEACH及DADC算法相比,有效地均衡了网络能量消耗,并延长了网络生命周期.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2010(036)018【总页数】3页(P73-75)【关键词】无线传感器网络;蚁群算法;数据汇聚【作者】王桂凤;王勇;陶晓玲【作者单位】桂林电子科技大学网络信息中心,广西,桂林,541004;桂林电子科技大学网络信息中心,广西,桂林,541004;桂林电子科技大学网络信息中心,广西,桂林,541004【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)是由众多具有通信和计算能力的传感器节点，以多跳通信、自组织方式形成的网络[1]。

由于传感器节点由电池供电，电源能量有限，因此如何高效、合理地使用能源，尽可能地延长网络的生命期，成为传感器网络研究的核心问题之一[2]。

网络路由是实现网络高效通信的基础，这使得 WSN的路由算法作为一项关键技术已成为目前的研究热点。

文献[3]提出一种称为低能量自适应分簇路由(LEACH)算法的动态分簇协议。

然而，该算法还存在簇头分布不均匀、所有簇头直接与基站通信、远离基站的簇头能量损耗很快的问题。

文献[4]提出了一种基于蚂蚁算法的分布式数据汇集路由算法(DADC)，该算法的基本思想是通过一组称为“蚂蚁”的人工代理寻找到达Sink节点的最优路径，并利用蚂蚁算法的正反馈效应达到数据汇集的目的。