无线传感器网络中的节点能量优化算法研究

第２６卷第ｌ期，２０１３年１月　Ｖｏｌ　２６ＮＯ．Ｉ，Ｊａｎ　２０１３　宁波大学学报（理丁：版）　ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＮＩＮＧＢＯ　ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮＳＥＥ）　Ｉ｛Ｉ　高校优秀科技期　奖　浙江省优秀科技期刊一等奖　

能量有效的无线传感网络节点调度算法研究　

徐萍，曾兴斌　，何加铭　

（宁波大学信息科学与工程学院，浙江宁波３１５２１　１）　

摘要：在无线传感网路中，在某些情况下引入以节点地理位置为分簇依据的ＧＡＦ算法虽能有效　

节省节点能量，但由于其随机选择簇头，没有考虑簇头最佳位置分布，因此并不能对节点能量进　

行充分利用．针对此问题，提出一种新的改进算法Ｌ—ＧＡＦ算法，其主要思想是寻找最佳位置簇　头节点，通过定期动态转换虚拟单元格，改变节点与中心点的距离，利用节点度策略和节点剩余　

能量优化簇头选举机制，均衡能量分布．实验证明：与ＧＡＦ算法相比，此算法延长了网络的生命　

周期，提高网络的负载能力．　

关键词：无线传感器网络：ＧＡＦ算法：虚拟单元格；节点度　中图分类号：ＴＰ３９３　文献标志码：Ａ　文章编号：ｌ００ｌ一５１３２（２０ｌ３）０ｌ一００２８—０５　

随着通信技术、嵌入式计算技术和传感器技术　

的飞速发展和日益成熟，具有感知能力、汁算能力　

和通信能力的微型传感器开始在世界范围内陆续　出现…．针对传感器网络规模超大、节点自身资源　

受限的特点，尽量减少节点耗能、延长网络生存时　

间成为研究的主要目标．ＧＡＦ（Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　

Ｆｉｄｅｌｉｔｙ）算法是一种以节点地理位置为依据的层次　拓扑控制算法ｌ２］，该算法将监测区域划分为互不重　

叠的虚拟单元格，并让节点尽量处于关机状态；每　

个单元格只有簇头节点保持工作状态，其余节点　

进入睡眠状态．但是ＧＡＦ算法随机选择簇头节点，　未考虑节点的剩余能量，致使某些簇头节点承担　

过多的任务，这就不可避免地导致“热区”问题　Ｊ，　

即邻近簇头节点的传感器由于转发大量数据，使　

无线传感器网络基于能量和距离的分簇路由算法研究★　

０　引言　谢　妙　

（玉林师范学院计算机科学与Ｔ程学院，玉林５３７０００）　

摘　要：研究无线传感器网络节点能耗和生存周期问题　详细分析经典分簇路由协议Ｌｅａｃｈ的不　

足．针对其不足提出一种基于能量和距离的分簇路由算法　算法根据通信过程中的能量损　

耗重新计算了最优分簇数。簇首的选择充分考虑节点剩余能量，同时，簇首问根据通信距离　

的长短采用基于阈值的单跳与多跳相结合的通信方式　最后在ＮＳ２平台上进行仿真　仿真　

结果表明，与Ｌｅａｃｈ算法相比，改进算法综合考虑了能量和距离因素，能有效地均衡节点能　

耗．提高能量的有效性．从而延长网络的生存周期　

关键词：无线传感器网络：路由协议：簇；能量均衡　

无线传感器网络（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｓｅｎｓｏｒ　Ｎｅｔｗｏｒｋ．简称　

ＷＳＮ）综合了传感器技术、嵌入式技术、无线网络通信　

技术和分布式信息处理技术等ｆ１１，能实时监测、感知、采　

集和处理各种监测对象的信息．是一种全新的信息获　

取和处理的网络，在军事、环境监测和工业生产等方面　

具有十分广阔的应用前景．是当前国际上备受关注的　

研究热点之一。无线传感器节点能量十分有限．难以替　

代或补充．而如何减少节点能耗，有效使用节点能量．　

延长网络寿命已成为业界研究的首要目标　

无线传感器网络的路由算法对有效利用节点能　

量、延长网络生存周期起着关键的作用　无线传感器网　

络路由协议可分为平面路由协议和层次路由协议两　

种。由于平面路由协议网络中的所有节点都是平等的．　

都通过自组织方式协同工作．不存在管理节点．缺乏对　

通信资源的优化管理．因此并不适合在大规模网络中　

采用　在现有的研究成果１２］中．采用层次路由的方法对　

节点进行分簇是ＷＳＮ节省能量的有效方案　Ｌｅａｃｈ『引　

是ＷＳＮ里最早提出的分簇路由协议．通过周期性的随　

机选举簇首．来均衡网络中的能耗．但它没有充分考虑　节点的剩余能量．同时．簇首节点直接向基站传输数　

无线传感器网络中覆盖问题的解决方案比较与优化

概述

无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由许多分布在广泛区域内的无线传感器节点组成的网络。这些传感器节点能够自主地感知环境中的各种物理和环境条件，并将收集到的信息通过网络传输给基站或其他节点。覆盖问题是WSN中一个关键的挑战，它指的是如何保证网络中的每个位置都能够被足够数量的传感器节点覆盖到。

基本概念

在讨论覆盖问题之前，我们应该了解一些基本概念。无线传感器网络通常由三个不同的要素组成：传感器节点、目标区域和覆盖范围。

传感器节点：是WSN中的基本构建单元，它负责感知和传输数据。

目标区域：是指需要覆盖的区域。 覆盖范围：是指传感器节点的感知范围，即节点能够覆盖的最大距离。

解决方案比较

针对无线传感器网络中的覆盖问题，研究人员提出了许多不同的解决方案。下面我们将比较一些常见的解决方案。

1. 基于贪心算法的解决方案

贪心算法是一种常见的解决覆盖问题的方法。该算法通过选择覆盖范围内拥有最高能量的节点来进行部署。通过这种方法，可以减少节点之间的重叠区域，提高整个网络的能量效率。然而，贪心算法容易产生局部最优解，导致覆盖不均匀或覆盖区域较小的问题。

2. 基于优化算法的解决方案

由于贪心算法的局限性，研究人员提出了基于优化算法的解决方案。这些算法通过设计合适的目标函数和约束条件来最小化无线传感器网络的总能量消耗，并同时保证节点的覆盖范围。常见的优化算法有遗传算法、粒子群优化和蚁群算法等。这些算法能够找到全局最优解，但计算复杂度较高。

3. 基于机器学习的解决方案

近年来，随着机器学习技术的快速发展，研究人员将其应用于无线传感器网络中的覆盖问题。通过收集大量的训练数据和使用适当的机器学习算法，可以建立模型来预测传感器节点的最佳位置和覆盖范围，从而优化网络的覆盖性能。机器学习方法在一定程度上解决了问题的复杂性和计算效率的问题，但对于大规模网络仍面临一定的挑战。

第３９卷第６期　Ｖｂ１．３９　ＮＯ．６　河北工业大学学报　Ｊ０ＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＨＥＢＥＩ　ＬｒＮＩＶＥＲＳＩＴＹ　ＯＦ　ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ　２０１０年１２月　Ｄｅｃｅｍｂｅｒ　２Ｏ１　Ｏ　

文章编号：１００７—２３７３（２０１０）０６—０００４—０５　

基于自适应蚁群算法的无线传感器网络能量优化　

高峰，武睿，刘南平　

（河北工业大学信息］　程学院，天津３００４０１）　

摘要　当能量受限时如何降低节点功耗，是无线传感器网络需要解决的首要问题．为解决这一问题，提出了一种　基于自适应蚁群算法的无线传感器网络能量优化方法，该方法鲁棒性强、易于并行计算．在对无线传感器的能量　优化中，采取了动态概率选择、优化信息素矩阵和遗传变异相结合的过程．通过蚂蚁在不同数量下，传感器节点　的最优路径寻找研究对比表明，自适应蚁群算法的总能耗较低，网络节点的生存能力较强，同时，传递数据的总　延时较短．　关键词无线传感器网络；能量优化；自适应蚁群算法；鲁棒性；并行计算　中图分类号ＴＰ１８　文献标识码Ａ　

Ａｎ　Ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　ＷＳＮ　Ｅｎｅｒｇｙ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　Ｂａｓｅｄ　

ｏｎ　Ｓｅｌｆ－Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ａｎｔ　Ｃｏｌｏｎｙ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　

ＧＡＯ　Ｆｅｎｇ，ＷＵ　Ｒｕｉ，ＬＩＵ　Ｎａｎ—ｐｉｎｇ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈｅｂｅｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ　３００４０　１，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｗｈｅｎ　ｔｈｅ　ｅｎｅｒｇｙ　ｉｓ　ｌｉｍｉｔｅｄ，ｈｏｗ　ｔｏ　ｒｅｄｕｃｅ　ｐｏｗｅｒ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｏｆ　ｎｏｄｅ　ｉｓ　ｔｈｅ　ｍｏｓｔ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｗｈｉｃｈ　Ｗｉｒｅｌｅｓｓ　Ｓｅｎｓｏｒ　Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＳＮ）ｓｈｏｕｌｄ　ｓｏｌｖｅ．Ｔｏ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｉｓ　ｐｒｏｂｌｅｍ，ａ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅ　ａｎｔ　ｃｏｌｏｎｙ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｏｆＷＳＮ　ｅｎｅｒｇｙ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｒｏｂｕｓｔ　ａｎｄ　ｅａｓｙ　ｔｏ　ｐａｒａｌｌｅｌ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．Ｏｎ　ｔｈｅ　ＷＳＮ　ｅｎｅｒｇｙ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｔａｋｅ　ｔｈｅ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ　ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ　ｐｈｅｒｏｍｏｎｅ　ｍａｔｒｉｘ　ａｎｄ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆｔｈｅ　ｏｐｔｉｍａｌ　ｐａｔｈ　ｏｆａｎｔｓ　ｏｎ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｑｕａｎｔｉｔｙ　ｏｆｓｅｎｓｏｒ　ｎｏｄｅｓ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ，ｔｈｅ　ｔｏｔａｌ　ｅｎｅｒｇｙ　ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｓｅｌｆ－Ａｄａｐｔｉｖｅ　ａｎｔ　ｃｏｌｏｎｙ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｌｏｗｅｒ，ａｎｄ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｎｏｄｅｓ　ｈａｖｅ　ｓｔｒｏｎｇｅｒ　ａｂｉｌｉｔｙ　ｔｏ　ｓｕｒｖｉｖｅ，ｍｅａｎ—　ｗｈｉｌｅ，ｔｈｅ　ｔｏｔａｌ　ｄｅｌａｙ　ｔｏ　ｔｒａｎｓｆｅｒ　ｄａｔａ　ｉｓ　ｓｈｏｒｔｅｒ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ　ｗｉｒｅｌｅｓｓ　ｓｅｎｓｏｒ　ｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＳＮ）；ｅｎｅｒｇｙ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅ　ａｎｔ　ｃｏｌｏｎｙ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ；　ｐａｒａｌｌｅｌ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ