基于蚁群算法的LEACH协议研究
leach协议
leach协议协议名称：Leach协议一、背景介绍Leach协议（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种用于无线传感器网络（WSN）中的能量高效的分簇协议。
该协议通过将传感器节点划分为簇（cluster）并选择簇头（cluster head）来降低能量消耗，延长网络寿命。
本协议旨在实现高效的数据传输和能量平衡。
二、协议目标1. 降低无线传感器网络中的能量消耗，延长网络寿命。
2. 提供高效的数据传输和通信能力。
3. 实现传感器节点之间的能量平衡，避免能量耗尽导致节点失效。
三、协议内容1. 初始化阶段a. 每个传感器节点随机选择一个时间片作为其通信轮次。
b. 节点根据其能量水平决定是否成为簇头节点，能量水平高的节点更有可能成为簇头节点。
c. 节点广播自己的簇头选择信息，并收集其他节点的选择信息。
d. 节点根据收到的选择信息决定是否加入某个簇。
2. 簇形成阶段a. 节点选择一个簇头节点作为其父节点，并发送加入请求。
b. 簇头节点接收加入请求，并根据一定的策略选择是否接受该节点加入。
c. 被接受的节点成为该簇的成员，否则继续选择其他簇头节点发送加入请求。
d. 簇头节点维护成员列表，并将该列表发送给所有成员节点。
3. 数据传输阶段a. 簇头节点收集成员节点的数据，并进行聚合处理。
b. 簇头节点将聚合后的数据发送给基站或其他目标节点。
c. 成员节点将自己采集到的数据发送给簇头节点。
4. 能量平衡机制a. 簇头节点周期性地向成员节点广播能量消耗情况。
b. 成员节点根据收到的能量消耗情况，决定是否重新选择簇头节点。
c. 节点在一定时间内轮流担任簇头节点的角色，以实现能量的均衡分配。
四、协议优势1. 能量高效：通过分簇和选择簇头节点的方式，降低了能量消耗，延长了网络寿命。
2. 高效的数据传输：簇头节点对成员节点的数据进行聚合处理，减少了冗余数据的传输。
3. 能量平衡：通过周期性地重新选择簇头节点，实现了能量的均衡分配，避免了能量耗尽导致节点失效。
基于蚁群算法的无线传感器网络路由协议研究的开题报告
基于蚁群算法的无线传感器网络路由协议研究的开题报告一、研究背景及意义随着无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）的快速发展，其在环境监测、智能交通、智能家居等领域的应用越来越广泛。
在WSN中，节点的分布是随机的，节点间的通信距离有限，节点资源（如能量、计算能力等）有限，因此如何实现高效的路由协议是WSN研究的重要问题之一。
目前，商用的WSN路由协议大多基于传统的路由算法，如Dijkstra、AODV等，但这些传统的路由算法难以满足WSN的要求，例如能量消耗大、网络寿命短等。
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种基于生物群体智能的优化算法，已在多个领域取得了较好的优化效果。
与传统的路由算法相比，蚁群算法具有无需全局信息、自适应等优势，因此其在WSN路由协议的设计中应用前景广阔。
本文将以蚁群算法为基础，设计一种适用于WSN的蚁群算法路由协议，以提高WSN的路由效率和网络寿命。
二、研究内容1. 蚁群算法的原理及其在WSN路由协议中的应用；2. 研究现有的WSN路由协议的优缺点，分析其不足之处；3. 设计一种基于蚁群算法的适用于WSN的路由协议；4. 在模拟平台上进行实验，与其他现有路由协议进行比较分析；5. 分析实验结果，总结该路由协议的优缺点，提出改进措施。
三、研究方法和步骤1. 文献调研和阅读，了解WSN和蚁群算法相关的基本理论和算法；2. 分析现有WSN路由协议的特点、优缺点；3. 设计一种基于蚁群算法的新型路由协议，包括协议的路由选择机制、信息素更新策略等方面；4. 实现该协议的模拟平台，并进行实验测试；5. 分析实验结果，总结协议的优缺点，提出改进措施；6. 撰写论文。
四、预期成果1. 提出一种基于蚁群算法的新型WSN路由协议；2. 在模拟平台上进行实验测试，验证该协议的效果；3. 分析协议的优缺点，提出改进措施；4. 发表一篇学术论文。
基于LEACH与蚁群算法的WSN路由机制及性能分析
（ ｃ ｏｌ ｆＥｌｃｒｎｃ＆ Ｉｆ ｒ ａ ｉｎＥｎ ｉｅｒｎ Ｓ ｈ ｏ ｅｔｏ ｉ ｏ ｎ ｏｍ ｔ ｇｎｅｉｇ．Ｔ ｎ ｊ ｎｖ ｒｉ ｏ ｏ ｇ ｉ ｉｅｓ ｙ。Ｓ ａ ｇ ａ ０ ０ ２ Ｃ ｉａ Ｕ ｔ ｈ ｎ ｈ ｉ ０ ９ ， ｈｎ ） ２
在 网络 日益 发 展 的今 天 ， 感 器 网 络 的应 用 越 传 来 越广 泛 。无 线 传感 器 网络 （ Ｎ， ｒｌｓ ｅＳｒ ＷＳ ｗｉ ｅｓＳｎＯ ｅ ｎｔ ｒ） ｅｗｏｋ 是通过 传 感 器 节点 感 知 和收 集 各 种 信 息 ，
对 其进 行分 析处 理 ， 实现 远 程 Ｅ标 监 控 。但 是 无 线 １ 传 感器 网络 通常 运行 在人 们无 法接 近 的恶 劣甚 至危 险的环 境 中＿ ， １ 电源能量 有 限 ， ］ 网络 中 的传 感 器节 点 经 常会 因为 电源 能 量 的原 因而 导 致 失 效 或 废 弃 ， 需 要较 好 的路 由协议 来实 现 能量 的优 化［ 。 在 无线 传 感 器 网 络 中 ， 网络 结 构 主要 可 以分 为
中的数据包发送量 ， 分散 了网络 中传感 器节点的能量消耗 ， 延长 了网络 的生存 时间 。
关键词 ： 无线传感器网络 ； 路由优化； Ｅ Ｃ Ｌ Ａ Ｈ算法； 蚁群算法
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ ． ３ Ｔ ３ ３０
文献标 识 码 ： Ａ
文章 编 号 ：０ ４１ ９ （ Ｏ ８ １ —７ ５０ ｌＯ —６ ９ ２ ０ ） ０１ ３ －４
ｓ ｎ ｏ ｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｄ ｓ ｒｂ ｔ ｄ．ａ ｄ ｔ ｅ １ ｅ ｏ ｈ ｅ ｗｏ ｋ ｈ ｓ ｂ ｅ ｒ ｌ ｎ ｅ ． ｅ ｓ ｒ ｎ ｄ ｓ ｈ ｓ ｂ ｅ ｉｔ ｉ ｕ ｅ ｎ ｈ ｉ ｆ ｔ ｅ ｎ ｔ ｒ ａ ｅ ｎ ｐ ｏ ｏ ｇ ｄ ｆ
leach协议
leach协议Leach协议是一种用于无线传感器网络的能量平衡路由协议，它旨在通过动态地调整传感器节点的工作模式，延长网络的生命周期。
在传感器网络中，能源是一种宝贵的资源，因此如何有效地利用能源，成为了无线传感器网络研究的重要课题之一。
Leach协议正是为了解决这一问题而诞生的。
Leach协议的核心思想是将传感器节点分为两类，簇首节点和普通节点。
簇首节点负责接收周围普通节点的数据，并将汇总后的数据传输给基站，而普通节点则负责采集数据并将数据发送给周围的簇首节点。
这种分工的设计有效地降低了普通节点的能耗，延长了整个网络的生命周期。
在Leach协议中，簇首节点的选择是一个关键的环节。
为了保证网络中各个簇首节点的负载均衡，Leach协议采用了轮换的方式来选择簇首节点。
具体来说，Leach协议将时间划分为若干个轮次，在每个轮次开始时，网络中的每个节点都有一定的概率成为簇首节点，而不同节点的概率是相同的。
这样一来，每个节点都有机会成为簇首节点，从而实现了负载均衡。
除了簇首节点的选择外，Leach协议还引入了分簇的概念。
在每个轮次开始时，普通节点会选择一个簇首节点进行关联，而簇首节点则负责管理与自己相关联的普通节点。
这种分簇的设计有效地减少了节点之间的通信开销，提高了网络的能效。
另外，Leach协议还引入了时间分割多址（TDMA）的技术，通过对网络中不同节点的工作时间进行合理的调度，避免了节点之间的冲突，提高了网络的吞吐量。
总的来说，Leach协议通过合理地分工、轮换簇首节点、分簇和TDMA技术的引入，有效地延长了无线传感器网络的生命周期，提高了网络的能效。
同时，Leach协议的设计简单、易于实现，适用于各种规模的传感器网络。
在实际应用中，Leach协议已经被广泛地应用于各种无线传感器网络中，并取得了良好的效果。
随着无线传感器网络的不断发展，相信Leach协议将会在未来发挥越来越重要的作用，为无线传感器网络的发展贡献力量。
NS2中蚁群算法路由协议的实现_田克纯
一、引言目前，最广泛使用的验证网络协议的正确性和测试相关性能的方法是通过虚拟环境进行模拟仿真。
NS2是最流行的进行网络模拟的软件之一，是由美国加州大学的LNBL网络研究组于1989年开发的一个开放源代码的网络仿真软件［1］，已广泛被科研院所和各大高校用于网络分析、研究和教学。
蚁群算法是M．Dorigo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。
它能在一个合理的时间内对复杂问题有一个较优的结果，在网络路由方面，该算法也体现出了很好的路由性能。
虽然NS2集成了大量典型的有线和无线网络下各个层的协议，但还没有提供蚁群算法协议功能，因此以下主要论述把蚁群算法集成到NS2中，并能在Otcl脚本中使用的实现方法。
二、NS2原理［2］NS2是一个离散事件模拟器，其核心部分是一个离散事件模拟引擎。
NS2中有一个“调度器”类，负责记录当前时间，调度网络时间队列中的事件，并提供函数产生新事件，指定事件发生的时间。
在一个网络模拟器中，典型的时间包括分组到达，时钟超时等，模拟时钟的推进由事件发生的时间量决定。
模拟处理过程的速率不直接对应着实际时间。
一个事件的处理可能又会产生后继的时间。
模拟器所做的就是不停地处理一个个事件，直到所有的事件都被处理完或者某一特定事件发生为止。
NS2还有一个丰富的构件库，有了这个构件库，用户可以完成自己所要研究的系统的建模工作。
NS2的构件库所支持的网络类型包括广域网、局域网、移动通信网、卫星通信网等，所支持的路由方式包括层次路由、动态路由、多播路由等。
NS2还提供了跟踪和检测的对象，可以把网络系统中的状态和事件记录下来以便分析。
NS2构件库的部分类层次结构如图1所示。
NS2中的网络构件一般由相互关联的两个类来实现，一个在C＋＋中，一个在Otcl中，这种方式称为分裂对象模型。
构件的主要功能是在C＋＋中实现的，Otcl中的类则主要提供C＋＋对象面向用户的接口。
C＋＋对象和Otcl对象之间的这种连接机制就是TclCL。
基于蜂群和蚁群算法的无线传感器网络路由协议研究中期报告
基于蜂群和蚁群算法的无线传感器网络路由协议研究中期报告一、研究背景随着无线传感器节点的普及和网络容量的不断增加，无线传感器网络（WSN）成为近年来研究的热点之一。
在无线传感器网络中，传输距离较远的节点需要通过其他节点进行中继才能完成数据传输，因此如何合理地设计网络路由算法成为了研究的关键之一。
传统的路由算法具有复杂度较高、计算量大等缺点，而基于蚁群和蜂群创新的算法在无线传感器网络路由中展现出了良好的性能，并且在多个领域得到了广泛应用。
因此，本次研究旨在探讨基于蚁群和蜂群算法的无线传感器网络路由协议，并进行实验验证。
二、研究内容本次研究的重点在于基于蚁群和蜂群算法的无线传感器网络路由协议设计。
主要内容如下：1. 蚁群和蜂群算法原理研究通过对蚁群和蜂群算法的原理进行深入研究，了解其基本思想和优点，为设计无线传感器网络路由算法奠定基础。
2. 无线传感器网络路由算法设计在了解蚁群和蜂群算法的基础上，结合无线传感器网络的特点，设计相应的路由算法，确定蚁群和蜂群的选择策略，制定相应的路由协议。
3. 算法实现与验证基于MATLAB或者NS2平台进行算法的实现，并通过仿真实验测试路由协议的性能指标，比如数据传输成功率、网络平均能耗等，以验证所设计的算法的有效性和可靠性。
三、预期研究成果本次研究的预期成果为设计出一种基于蚁群和蜂群算法的无线传感器网络路由协议，并完成相应的实验验证。
具体成果包括：1. 设计出一种基于蚁群和蜂群算法的无线传感器网络路由协议，能够有效地提高路由效率和网络性能。
2. 实现算法，并通过仿真实验验证路由协议的性能指标，证明所设计的算法的有效性和可靠性。
3. 对比分析所设计的算法与传统算法、其他常见的无线传感器网络路由协议的差异性和优点，得出适用场景和实际应用建议。
四、研究进度计划1. 第一周：确定研究方向，完成文献调研，为后续研究工作做好准备。
2. 第二周至第三周：深入研究蚁群和蜂群算法原理，了解其基本思想和优点，为后续设计路由协议做好准备。
基于蚁群算法的LEACH协议在WSN中的研究
长 网络 的生 命周 期 ，成为 无线 传 感器 网络 研 究 中的
一
簇 的建立 和数 据传 输 。 在簇 的建 立 阶段 ，每 个节 点产 生 一个 （ １ ） 之 间 的随机数 ，当这 个 随机数 小 于预 先设 定 的阈值
时 ，该节 点 当选簇 首 。随后 ，当选 为簇 首 的节点
能力 、平 均 能量 等 因素对 簇 头选 择 的影 响 ，但 是 没 有 将 能量 因子融 入 到簇 头路 由选择 中，导致 某些 关 键 路 由节 点的 能量 消耗 过快 。 本 文 提 出 了一 种 改进 的 Ｌ Ｅ ＡＣ Ｈ 协议 ，新协 议
传输 数据 ，簇 首节 点将 收集 到 的各节 点数 据进 行 数
的能量 浪 费 ，进 而缩 短 了 网络 的生命 周 期 。 文献［ ４ — ６ １ 对传 统 的 Ｌ Ｅ ＡＣ Ｈ 进 行 了改 进 ，其 中
向四周广 播其 当选 为簇 首 的消 息 ，其 它节 点收 到消 息后 ，将 根 据 一定 的规 则 （ 比如根 据无 线 电信 号的
强度 ） ，决 定应 当加 入 哪个 簇 ，并 回复 消 息 以告 知 该 簇 首 Ｊ 。 阈值 定义 如 下 ：
２ ０ １ ７ 年 第 ３ 期
声 学 与 电子工 程
总第 １ ２ ７ 期
基于蚁 群算法 的 Ｌ Ｅ Ａ Ｃ Ｈ协议在 Ｗ Ｓ Ｎ中的研 究
郦元 宏 王 泽 民
（ 瑞 利科技有 限公 司 新 能源事业部 ，杭 州 ，３ １ ０ ０ ２ ３ ）
摘要 针对 ＷＳ Ｎ中 Ｌ Ｅ Ａ ＣＨ协 议的簇头选举过程未考虑节 点剩 余能量，以及簇头 与 Ｓ ｉ ｎ ｋ节点之间采用 单 跳通 信造成某些节 点因能量损耗过快从而造成 网络 分割的 问题 ，提 出一种基于蚁群算法 的 Ｌ Ｅ ＡＣ Ｈ 协 议。该 协议 通过 引入 节点剩余能量 的方法 ，降低 了低 能量节点当选簇头 的概 率，并实现 了能量均衡 的多跳路 由。仿 真 实验结果表 明，与传 统 Ｌ Ｅ ＡＣ Ｈ协 议相 比，新协议 降低 了能耗 ，延 长了网络 生命周期。 关键词 无线传感器 网络 ；Ｌ Ｅ ＡＣ Ｈ协议 ：蚁群算法
蚁群算法及其应用研究
蚁群算法及其应用研究蚁群算法是一种源于自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，它通过模拟蚂蚁之间的信息交流和协作行为来寻找最优解。
近年来，蚁群算法在许多领域得到了广泛的应用，包括机器学习、数据挖掘、运筹学等。
本文将对蚁群算法的原理、实现方式以及应用进行详细的阐述。
蚁群算法是一种启发式优化算法，其核心思想是利用蚂蚁在寻找食物过程中的行为特征来寻找问题的最优解。
蚂蚁在寻找食物的过程中，会在路径上留下信息素，后续的蚂蚁会根据信息素的强度选择路径，并且也会在路径上留下信息素。
这样，随着时间的推移，越来越多的蚂蚁会选择信息素浓度较高的路径，从而找到问题的最优解。
蚁群算法的实现包括两个关键步骤：构造解和更新信息素。
在构造解的过程中，每只蚂蚁根据自己的概率选择下一个节点，这个概率与当前节点和候选节点的信息素以及距离有关。
在更新信息素的过程中，蚂蚁会在构造解的过程中更新路径上的信息素，以便后续的蚂蚁能够更好地找到最优解。
蚁群算法在许多领域都得到了广泛的应用。
在机器学习领域，蚁群算法被用来提高模型的性能和效果。
例如，在推荐系统中，蚁群算法被用来优化用户和物品之间的匹配，从而提高推荐准确率；在图像处理中，蚁群算法被用来进行特征选择和图像分割，从而提高图像处理的效果。
此外，蚁群算法在数据挖掘、运筹学等领域也有着广泛的应用。
总的来说，蚁群算法是一种具有潜力的优化算法，它具有分布式、自组织、鲁棒性强等优点。
然而，蚁群算法也存在一些不足之处，如易陷入局部最优解、算法参数难以调整等。
未来，可以进一步研究如何提高蚁群算法的搜索能力和优化效果，以及如何将其应用到更多的领域中。
同时，可以通过研究如何克服蚁群算法的不足之处，例如通过引入其他优化算法或者改进信息素更新策略等，来进一步提高蚁群算法的性能。
此外，随着大数据和技术的快速发展，蚁群算法在处理大规模数据问题方面也具有很大的潜力。
例如，在推荐系统中，可以利用蚁群算法处理用户和物品之间复杂的关系网络；在图像处理中，可以利用蚁群算法进行高维数据的特征选择和分类等。
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无 线 传 感 器 网 络 （ ｒｌ ｓ Ｓ ｎｏ ｅｗ ｒ ， Ｗｉ ｅ ｅ ｓｒ Ｎ ｔｏｋ ｅｓ
ＷＳ 是 由大 量具 有特 定 功 能 的传 感 器节 点 构 成 的 Ｎ）
具 有数据 采集 、 检测 、 知和控 制 的 自组 织测控 网络 感 系统 ， 一种 全新 的信息 获取 和处理 技术 ， 是 被广 泛用 于军事 、 医学 和 工 农 业 等 众 多 领 域 【 ３。无 线 传 感 １］ － 器 网络 是 由电池提 供 的 ， 因此 在 能 量有 限 的约 束 条 件下 ， 降低节 点 的能量 消耗 ， 长 网络 的生命周 期 和 延
收 稿 日期 ： １ — ０ ２ ２ ０ １— ２ ０ 修 改 日期 ：０ １ ０ 一 ４ ２１－ １ｏ
７ ８ ４
ｗ ｗ ｃｉａ ａｓｕｅｓｃｒ ｗ ．ｈｎｔ ｎｄ ｃｒ．ｏ ｒ ｎ
传
感
技
术
学
报
第２ ４卷
络生命周期短 ， 响整体 网络 的性能。从而本文提 出 影
了均衡 能量 消耗 的基于蚁 群算法 的 Ｌ Ａ Ｈ协议 。 Ｅ Ｃ
长 了网络生 存 时 间 ， 可将 网络 生命 周期 提 高 ３ ％左 ０ 右¨ …。然 而由于 Ｌ Ａ Ｈ协议 中， ＥＣ 簇头与 汇聚节点之
摘 要 ： 针对 Ｌ Ａ Ｈ协议 中簇头节点与汇聚节点之间采用单跳通信造成能量损耗过快的问题， ＥＣ 提出了一种基于蚁群算法的
Ｌ Ａ Ｈ协议 ， ＥＣ 该算 法利用蚁群算法 易实现 、 支持多路径的特点 ， 结合节点 的剩余能量及传输距离 ， 通过对 网络 中信息素浓度 的 建立和更新 ， 到降低簇头节点能量消耗过快 的问题 。仿真实验结果表 明， 达 该算法在 降低能耗 、 长 网络生命周 期等方面 ， 延 与
Ｅ Ａ Ｅ ＣＣ：１ ０ ６５ Ｐ
ｄ ｉ １ ． ９ ９ ｊ ｉ ｎ １ ０ － ６ ９ ２ １ ．５ ０ ４ ｏ ： ０ ３ ６ ／ ． ｓ ． ０ ４ １９ ． ０ １０ ． ２ ｓ
基 于 蚁 群 算 法 的 Ｌ Ａ Ｈ协 议 研 究 术 ＥＣ
胡 或 ， 王 静
（ 原 理 工 大 学 测 控 技 术 研 究 所 ， 原 ００ ２ ） 太 太 ３ ０４
的能 量负 载平均 分 配 到每 个 节 点 ， 而达 到 降 低 网 从 络能 量消 耗 、 长 网络 生命 周期 的 目的 。但是 ， 延 随机
簇头 的选 择易造 成 网 络 内节 点 能 量损 耗 不 均 ， 缩短
网络 生命 周期 ， 得 网络 生存 期 的后 期形 成 监 控盲 使
点 ， 响 网络 的整体性 能 。 影
（ ） ＝ －￣ ｒ ｏ ｎ １ ｛ ｐ （ｍ ｄｐ） Ｉ １
，
ｆ —
． ， ∈ （） 簪 几Ｇ２
其他
其 中 ： 。 为节 点 当前 的剩 余 能 量 ； 为节 点 的 Ｅ Ｅ
图 １ Ｌ ＡＣＨ 协 议 的 网 络 拓 扑 结 构 图 Ｅ
总 能量。
相 比于平 面 路 由算 法 ，Ｅ Ｃ 算 法 明显减 少 了 ＬＡ Ｈ 能量消耗 ， 并且将 能量 消耗均 衡 到整个 网络 ， 效延 有
在无线传感 器 网络 中，Ｅ Ｃ Ｌ ｗＥ ｅｇ ｄｐ Ｌ Ａ Ｈ（ ｏ —ｎ ｒ Ａ ａ — ｙ
ｔ ｅＣｕｔ ｉ ｉ ａ ｈ ｒｔ ｏ， Ｅ Ｃ ｒｔ ｏ） ｉ ｌｓ ｒ ｇＨ ｅ ｒ ｙｐｏ ｃ ｌＬ Ａ Ｈ ｐｏｏ １ 协 ｖ ｅｎ ｒｃ ｏ ｃ
结果 表 明 ， 算 法 与 Ｌ Ａ Ｈ 算 法 相 比 ， 降 低 能 该 ＥＣ 在
耗， 提高 网络生命 周 期结 构 的层 次 路 由协议 ， 后很 其 多的层 次协议 ， Ｔ Ｅ Ｐ Ｇ ＳＳ等 大多 都 是 在其 如 Ｅ Ｎ、 Ｅ Ａ Ｉ 基 础上 发展起 来 的 ， 它是 目前 应用较 广泛 、 较成 熟 的
一
本文 在 Ｌ Ａ Ｈ的基 础上 提 出 了一种 基 于 蚁群 Ｅ Ｃ
网络传 输 的可靠性 、 扩 展 性 是研 究 和应 用 无 线传 可
感 器 网络 的热点 。
算法 的算 法 ， 法 通 过 环状 模 型 控 制 的节 点 间距 该算 离 与路径 信息 素 的相 互作 用 来 选 择最 优 路 径 ， 仿真
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｓ ｌ ｅ ｔ ｅ ｐ ｏ ｌ ｍ ｆｅ ｃ ｓ ｉｅ ｅ ｅ ｇ ｏ ｓ ｍ ｐ ｉｎ ｆ ｒｔａ ｓ ｔｉ ｏ ｓｎｋ ｎ ｄ ｒ ｃｌ ｒ ｍ ｓ ｒ ｃ ：ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｏｖ ｈ ｒ ｂ ｅ ｏ ｘ ｅ ｓｖ ｎ ｒ ｙ ｃ ｎ ｕ ｔ ｏ ｒ ｎ ｍｉｔ ｏ ｎｇ ｔ ｉ ｏ ｅ ｄｉｅ ｔ ｆｏ ｙ ｃｕ ｔｒｈ ａ ｓ ｉ ｒ ｌ ｓ ｅ ｓ ｒ ｎ ｔ ｒ ｒ ｕ ｉ ｇ ＬＥＡＣＨ ｌｏ ｔ ｍ ， ｏ ｔｎ ｌｏ ｉｈ ｂ ｓ ｄ ｎ ａ ｔｃ ｌ ｎ ｓ ｌ ｓｅ ｅ ｄ ｎ ｗｉｅｅ ｓ ｓ ｎ ｏ ｅ ｗｏ ｋ ｏ ｔｎ ａｇ ｒ ｈ ｉ ａ ｒ ｕ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｏ ｎ ｏｏ ｙ ｗａ ｐｒｐｏ ｅ ． ｅ ａｇ ｒｔ ｍ ａ ｅ ｄ ａ ｔ ｇ ｆ ｔ ｈ ｒ ｃｅ ｓｉ ｓ ｏ ｎ ｌｏ ｉｈ ，．ｅ ｂ ｉ ｇ ｅ ｓ ｏ ｂ ｅ ｌ ｅ ａ ｄ ｏ ｓ ｄ Ｔｈ ｌｏ ｉｈ ｔｋ ｓａ ｖ ｎ ａ ｅ ｏ ｈｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｔ ｆ ａ ｔａ ｇ ｒｔ ｍ ｉ ． ｅ ｎ ａ ｙ ｔ ｅ ｒ ａｉ ｄ， ｎ ｉ ｃ ｚ ｓ ｐｏ ｔ ｇ ｍｕｌ — ａｈ ｔ ｕｉ ｌ ｓｅ ｏ ｔｎ ｔ ｒ ｕ ｈ ｔ ｅ ｉｆ ｒ ａｉｎ ｏ ｓｄ ｓａ ｃ ｎ ｅ ｉ ｉ ｇ ｅ ｅ ｇ ｆｎ ｄ ｓ ｕｐ ｒｉ ｎ ｔ ｐ ｔ ｏｂ ｌ ｃｕ ｔｒｒ ｕ ｉ ｇ，ｈ ｏ ｇ ｈ ｎｏ ｍ ｔｏ ｆｉ ｉｔｎ ｅ ａ ｄ ｒ ｍａｎ ｎ ｎ ｒ ｙ ｏ ｏ ｅ ． ｉ ｄ ｔ Ｔｈ ｎ ｔ ｅ ｄ ｓａ ｃ ｎｄ ｒ ｍ ａｎ ｎ ｎ ｒｙ ｏ ｈ ｅ ｇ ｂ ｒ ｏ ｒ ｎ ｅ ｒｔ ｄ ｉ ｈ ｏ ｐ ｔｔｏ ｆｐ ｅ ｏ ｎ ｏ — ｅ ｈ ｉｔｎ ｅ ａ ｅ ｉ ｉ ｇ ｅ ｅ ｇ ｆｔ ｅ ｎ ｉｈ ｏ ｈｏ ｄ ｗｅ ｅ ｉ ｔｇ ａｅ ｎ ｔ ｅ ｃ ｍ ｕ ａｉ ｎ ｏ ｈ ｒ ｍｏ ｅ ｃ ｎ
在簇 的建立 阶段 ， 节点 根 据 自身产 生 的随机 各
每 轮包括 两个 阶段 ： 的建 立 阶段 和数据传 输 阶段 。 簇
数来 自主决 定是否 当选 为簇 头 ， 并广 播 通 知整个 网 络 ， 同 Ｌ Ａ Ｈ算 法是 相 同 的。不 同之 处 在 于 ， 这 ＥＣ 在 第一 轮的选择 过程 中 ， 将整 个 网络按 照簇 头 数 目划
分 为若 干个 区域 ， 每个 区域 中选 出簇 头 ， 在 这样 保证
了簇头产 生 的均衡 性 。从第 二 轮 开始 ， 虑 到 了节 考 点 当前 能量这一 因素 ， 定一个 阈值 Ｔ ｎ ， 出第 设 （） 选
二轮 的簇 头 。
阈值 ７ ｎ ， 义为 ： １ ）定 （
传感器 节点 簇 头 节点
路径 的启发 产生 的。蚂蚁借 助它们在 通过 的路径上
留下 的信息 素彼此通 信 。每个 蚂蚁可 以嗅到其 它蚂 蚁 留下 的信 息 素并 通 过 信 息 素 引导 自己 的移 动 方
＝
｛ ’ ｃ
向， 信息素会 随着 时间的流 逝而挥发 。因此 ， 径 但 路
的长度 和经过 这条路径 的蚂蚁 个数会影 响信息 素的
１ Ｌ ＡＣ 协 议 简 介 Ｅ Ｈ
Ｌ Ａ Ｈ协 议 的 执 行 过 程 是 周 期 性 的 ， 义 了 ＥＣ 定 “ ” 轮 的概 念 ， 轮 中簇 头节 点 进 行 轮 换 ， 而达 到 每 从
种无线 传感 器 网络 路 由协议 。它 的基 本思想 是通
项 目来 源 ： 西 省 自然 科 学 基 金 项 目（０ ９ １０ ９ ２ 山 ２０ ０ １ １－ ）
易 于与其他 方法相 结 合等 优 点 ， 已被用 于通信 网 现 络 的路 由选 择和容 量平衡 问题 。
２ ２ 基于 蚁群 算法 的路 由算 法 ．
２ ２ １ 算 法描述 ．． 基 于蚁群算 法 的路 由算 法采 用 和 Ｌ Ａ Ｈ算 法 Ｅ Ｃ
一
样 的实现机制 ， 是周期 性 的 ， 义 了 “ ” 定 轮 的概 念 ，
第２ ４卷 第 ５期
２１ ０ １年 ５月
传 感 技 术 学 报
ＣＨＩ Ｅ Ｅ Ｊ ＲＮ ＥＮ Ｏ Ｓ ＡＮＤ Ａ Ｔ Ｔ ＲＳ Ｎ Ｓ ＯＵ ＡＬ ＯＦ Ｓ Ｓ Ｒ Ｃ ＵＡ Ｏ
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ ５ １２ ．
Ｍ ａ ０１ ｖ２ １
Ａｎ ｌ ｓｓ ｏ ａ ｙ ｉ ｆＬＥＡＣＨ ｏ ｏ ｏ ｓ ｄ ｏ ｔＡｌ ｏ ｉｈ Ｐｒ ｔ ｃ ｌＢａ ｅ ｎ Ａｎ ｇ ｒｔ ｍ
２ 基 于 蚁群 算 法 的 Ｌ Ａ Ｈ 路 由算 法 Ｅ Ｃ
２ １ 蚁群 算法原 理 ． 蚁群算 法 （ ｎ Ｃ ｌ ｙＡｇｒｈ Ａ Ａ） 一 种 Ａ ｔ ｏｏ ｌ ｉ ｍ， Ｃ 是 ｎ ｏｔ
启 发式智 能进化算 法 ¨ 由意 大利学者 Ｄ ｒｏＭ等 ， ｏｇ ｉ
人提 出， 是受 自然 界 中蚂 蚁寻 找食 物 可 以找 到最 短
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