蚁群优化的无线传感器网络路由仿真研究

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。

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。

基于改进蚁群算法的无线传感器网络的路由优化沙娓娓;刘增力【摘要】结合无线传感器网络的特点,即能量有限,在无线传感网络路由中引入蚁群算法,并提出改进的IARA算法.在考虑节点的能量、传输方向和节点间距离等因素的基础上,结合Matlab仿真以及解析数值等方法,具体从如下几方面改进蚁群算法,其一启发函数;其二更新信息素;其三概率选择公式.通过仿真表明,该算法具有多方面优势,具体体现在能量消耗少以及生存周期长等方面.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2018(039)001【总页数】4页(P1-4)【关键词】无线传感器网络;蚁群优化;路由算法;能量;生命周期【作者】沙娓娓;刘增力【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明 650500;昆明理工大学民航学院,云南昆明 650500【正文语种】中文【中图分类】TP212.90 引言无线传感器网络：指利用无线通信的方法，将微型传感器节点（被感知对象的内部、附件之中）组成多跳自组织网络，在环境监测、国家安全以及军事侦察等相关领域得以普遍应用[1]。

传感器节点由电池提供能量，同时具有数量多、体积小等特点，一旦完成部署，即难以继续补充能量。

所以在设计无线传感器网络路由协议时，要充分考虑节点能量问题，以延长网络生存周期达到传输大量数据的要求[2]。

Dorigo针对TSP的问题，提出全新的模拟进化算法——蚁群优化算法[3]。

与此同时随着该算法的应用，有效解决指派、调度以及旅行商等各类优化组合问题[4]。

Kassabalidis等潜心多年研究，结合蚁群算法，提出Ant-Net算法[5]，该算法中蚂蚁主要可分为两大类：其一是具有收集节点信息作用的前向蚂蚁；其二为返回蚂蚁，将前向蚂蚁收集的信息，反馈在路由表之中。

Schoonderwoerd R等人通过概率选择和更新路径的方式，提出ABC算法[6]，此算法中蚂蚁从源节点到达目的节点后就死亡，同时更新路由表。

文献[7]基于DD算法[8]提出一种全新的算法——ARAWSN，有助于改善能耗问题，可找到源节点到目的节点间最短的路径。

无线传感器网络优化算法研究引言随着科技的不断发展，传感器网络在工业、农业、医疗等领域的应用越来越广泛。

无线传感器网络作为其中的一种，可以在不需要人的直接干预的情况下实现对目标环境的实时监测和控制。

但是，由于无线传感器网络具有节点数量多、能量有限、数据流量大等特点，所以需要高效的优化算法来保证其正常运行。

本文旨在介绍无线传感器网络优化算法的基本概念和分类方法，并对其中的一些优化算法进行详细介绍。

一、无线传感器网络优化算法的基本概念1. 优化算法优化算法是指通过改变某些变量的值，使得某种性能准则函数达到最小值或最大值的过程。

由于需要处理复杂的问题，所以优化算法一般具有全局搜索的性质。

2. 无线传感器网络无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布式的、低功耗、小型的、开销低的传感器节点构成的网络。

每个传感器节点都配有一些传感器、处理器和无线通信设备等，可以感知、处理和传输环境中的信息。

二、无线传感器网络优化算法的分类无线传感器网络优化算法可根据不同的标准进行分类。

一般来说，可以从以下几个方面进行分类。

1. 目标函数的形式无线传感器网络优化问题中的目标函数可以是非线性函数、线性函数或符号函数等。

根据目标函数的形式，优化算法可分为以下几类。

(1) 线性规划（Linear programming，LP）线性规划是使用线性约束条件来优化线性目标函数的一种最优化技术。

在无线传感器网络中，LP常用于最大化能源效率、最小化传感器节点间的通信流量等问题。

(2) 整数规划（Integer programming，IP）整数规划是指在线性规划的基础上限制某些变量只能取整数值的过程。

在无线传感器网络中，IP主要用于解决节点选择问题。

(3) 半正定规划（Semi-definite programming，SDP）半正定规划是一种求解线性目标函数的凸优化问题的技术。

在无线传感器网络中，SDP用于解决节点定位和目标跟踪等问题。

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]。