蚁群优化的无线传感器网络路由仿真研究

合集下载

蚁群算法在无线传感器网络路由能量均衡中的应用

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。

7基于蚁群的无线传感器网络路由算法_张海娟

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。

基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

络中传感器的能量成为人们研究的热点．研究无线传感器网
（１）节点发送数据的能量消耗公式为：
ｆｋＥ＋ｋ￥ｄｄ ≤ｄ０
络路由算法起于１９９０年以后，如今这一课题的科研很有活力，不论国内还是国外相关的科研工作人员付出了很多的努力．无线传感器网络拓扑结构易变，并且使用有限能量的电池供电．这些特征使得传统的路由算法机制无法再用于无线
无线传感器网络路由设计的重要目标．本文在基本蚁群算法在无线传感器网络应用的基础之上提出了几点改进策略．将节点现有的能量水平作为计算转移概率的务件之一。使优秀路径上的节点在网络中存在的时间更长．将节点的位置信息作为计算转移概率的条件，通过将位置信息写入转移概率中。使节点在搜索路径时具有方向性．最后本文利用ＭＡＴＬＡＢ工具对改进的策略进行了实验仿真，并将结果和原始的ＡＣＯ算法进行比较分析，仿真结果显示改进策略在延长节点的生命周期，维持网络
用总线连接方式代替了串／并口方式，形成了真正意义上的无线局域网络２１世纪，无线传感网作为多学科交叉的新兴
技术研究领域，被世界各个国家高度关注，给军事方面、学术和工业界等带来了巨大反响．然而由于传感器一般由电池供应电能，而且分布的环境可能比较恶劣．经常更换电池不太

基于改进蚁群算法的无线传感器网络的路由优化

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。

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由的优化

收稿日期：２０１５０８２９；修回日期：２０１５１０１１。基金项目：哈尔滨市科技创新人才（优秀学科带头人计划类）基金项目２０１４ＲＦＸＸＪ０８６。作者简介：戴天虹（１９６３），男，黑龙江哈尔滨人，博士，教授，主要从事自动化等方面的教学与科研工作。
的方式，同时根据网络中节点状态更新路由表，从而使得整个网络的时延和能量消耗的性能有了很大的提高。文献［５］提出了一种基于地理位置信息的路由协议ＰＯＳＡＮＴ算法，按照邻居节点间的距离汇聚节点的远近程度划分区域，蚂蚁分组使用不同信息素更新策略来寻找下一跳路由。上述路由算法中，大部分是使网络的某一性能有所改善提高，并没有综合考虑多种性能参数，无法应对意外状况的发生。
基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由的优化
戴天虹，李昊
（东北林业大Biblioteka 机电工程学院，哈尔滨１５００４０）
摘要：为了延长无线传感器网络（ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋ，ＷＳＮ）的生命周期，均衡各个节点间能量消耗，针对现有的ＷＳＮ路由优化算法存在的问题，提出了一种基于改进蚁群算法的路由优化算法；首先通过对蚁群算法和遗传算法的优劣性比较，在蚁群算法的基础上，结合遗传算法的选择、交叉和变异的操作，从而提高蚁群算法的搜索速度和寻优能力；最优路径评价函数综合考虑节点能耗及节点的剩余能量，使剩余能量多的节点优先参与数据转发，均衡节点间的能量消耗；通过与经典蚁群算法及遗传算法的对比实验表明，随着数据转发轮数增加，改进的蚁群算法能耗小，剩余能量多，网络生命周期明显延长；随着整个网络运行时间的增长，改进的蚁群算法，节点均衡能耗性好，最优路径搜索的成功率也明显优于其他两种算法。

无线传感器网络优化算法研究

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。

蚁群算法在无线传感器网络中的应用研究

ｔｅｓｄｎｔｅｉｌｓｓｓｒｅｏｓ（Ｎ）ＴｅｉｆＮｄｐｎｓｎｔｅｍｎｍｍｏｅｅｉｕｌｎｒｈｔｙｏｒｅｅｏｔｒＷＳ．ｈｆｏＷＳｅｅｄｉｉｕｔｓａｅｅｕｈｗｅｓｎｎｗｋｌｅａｏｈｆｈｒｄｇｙ
一
种蚁群优化的无线传感器网络能量均衡路由算法。利用蚁群的自组织、自适应和动态寻优能力，通过蚂蚁并行地寻找从
源节点到达目的节点的最优路径，网络最优路径和能量均衡消耗之间进行平衡，使以达到网络能量的优化均衡消耗，而延进
长整个网络的寿命。进行了仿真实验，实验结果表明，与经典路由定向扩散算法相比，算法能有效地均衡网络节点的能量消
ｉｅｅｔｖｌｘｅｄｓｔｅｓａｆｔｅｎｔｏｋｌｆｔｆｃｉｅｙｅｔｎｈｐｎｏｈｅｗｒｉｅ．
ＫＹＯＲＳ：ｒｌｓｓｎｏｅｏｋＷＳ；ｎＣｌｎｔｉｔｎａｏｉｍ；ｎｒｙｂｌｃｕｉｒｔｏＥＷＤＷｉｅｅｓｒｔｒ（Ｎ）ＡｔｏｙｏｉｚｉｌｒｈＥｅｇａｎｅｒｔｇｐｏｃｌｅｓｎｗｏｐｍａｏｇｔａｏｎｏ
ｏｓｎｄｓｉｎｒｙｕａｅｒｕｉｇａｇｒｔｍｒｐｓｄｗｉｈｕｅｈｅＡｎｏｏｙＯｐｉｚｔｎＡｌｏｔｍｆｉｏｅ．ＡｆｒｅｅｇｓｇｏｔｌｏｈｉｐｏｅｈｃｓｓｔｅｔｔｌｎｔａｉｇｒｈｔａｅｎｉｓｏｈＣｍｉｏｉ

基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈｏｗｔｏｇｅｔｈｉｇｈ－ｅｉｃｆｉｅｎｔｄａｔａｒｏｕｔｉｎｇｆｏｒｔｈｅｌｉｍｉｔｅｄｅｎｅｒｇｙｒｅｓｏｕｒｃｅｎｅｔｗｏｒｋｓｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｈｏｔｓｐｏｔｉｎ
ｍａｉｎｔａｉｎｎｅｔｗｏｒｋｌｉｆｅｔｉｍｅｔｏｂｅｌｏｎｇｅｓｔ，ｗｈｉｌｅｄｉｓｃｏｖｅｒｉｎｇｔｈｅｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｓｆｒｏｍｓｏｕｒｃｅｎｏｄｅｓｔｏｂａｓｅｓｔａｔｉｏｎ
ｒｉｔｈｍ
ｂａｓｅｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅ，ｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎｎｅｔｗｏｒｋｒｏｕｔｉｎｇ．ＰｒｅｓｅｎｔａＷＳＮｓＡＣＯｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｗｈｉｃｈｃａｎ
由算法，能够保持网络的生存时间最长，同时能找到从源节点到基站节点的最短路径；采用的多路数据传
输也可提供高效可靠的数据传输，同时考虑节点的能量水平。仿真结果表明：提出的算法延长了无线传感
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。
基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

基于量子蚁群算法的无线传感器网络路由

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]。

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

文献标识码： A
文章编号： 1000—9787（ 2012） 09—0036—03
Research on improved ACO-based routing for wireless sensor networks*
SHANG Xing-hong，QIAN Huan-yan，GAO De-min
（ School of Computer Science and Technology，Nanjing University of Science and Technology，Nanjing 210094，China）
法应用于无线传感器网络的路由选择，提出一种基于能量均衡的无线传感器网络路由算法。该算法将节
点能量作为转移概率规则启发因子，通过计算转移概率和适应度值找到最优路径。仿真结果表明：该算法
可以显著减低网络总能耗，从而延长无线传感器网络的生命周期。
关键词：无线传感器网络；网络路由；蚁群优化算法
中图分类号： TP 393
研究蚁群算法应用于 QoS 路由问题的可能性的基础上，给
出了调和蚁群算法解决多路径多约束 QoS 问题的算法，最
后通过仿真实例得到满意的结果。以上的算法在解决其关
注领域方面都有一定创新性，但较少考虑节点的能耗平衡
和路径最优等于无线传感器网络，提出基于能量均衡
k = 1，…，m ，
（ 4）
{ρ fitness Q，l（ r，s） ∈wk（ t）
Δτij （ t） =
． 0 ， otherwise
（ 5）
其中，ρ（ ρ∈（ 0，1））表示信息素挥发系数，Q 表示信息
度强度系数。
5）转到步骤（ 2）反复执行，直到执行完规定的迭代次

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ＮｅｗｏｋｂｓｄｎＡｎｔＣｏｏｐｉｉａｉｎｔｒａｅｏｌｎｙＯｔｍｚｔｏ
Ｌｅ —ｓａＩＺｈｎ — ｈｎ
（ｎｏｍｔｎＴｃｎｌｙＤｐｒｅｔＧａｇｉｄｎｓａｖａｒＩｓｔｔｏｏｔｓａｄ１ｗ，Ｉｆａｉｅｈｏｇｅａｔｎ，ｕｎｘＡｍｉｔｔｅＣｄｅｎｔｕｅｆｌｉｎａｒｏｏｍｉｒｉｉＰｉｃ
ｏｙｐｅｏｎｔｎｔｓｅｔｂｉｅｎｐａｅｎｔｅｅｔｅｎｔｏｋｎｈｒｍｏｅｓｅｇｈｉｓａｌｈｄａｄｕｄｔｄｉｈｎｉｅｗｒ．Ｆｎｌｒｓｒｉａｌｈｒｂｂｌｙｏｅｎｘ —ｈｐｉｙ，ｔｅｐｏａｉｔｆｈｅｔｏｓｉｔ
第２卷第期８２
文章编号：０６— ３８２１）２— １３—０１０９４（０１００６４
计
算
机
仿
真
蚁群优化的无线传感器网络路由仿真研究
李振汕
（广西政法管理干部学院信息工程系，西南宁５０２）广３０３
ｍｈｐｔ．Ｔｅｄｓｎｅａｄｔｒｌｓｎｒｙｉｏｍｔｎｏｅａｊｅｔｌｓｒｅｄａｅｂｏｄａｔ，ｎｎｃｌｕｉｈｈｉａｃｎｅｓｐｕｅｇｎｒａｉｆｈｄｃｎｕｔａｒｒａｃｓｄａｄａｔｏ— ａｔｈｕｅ＂ｆｏｔａｃｅｈｅ
Ｇａｇｉａｎｎ３０３ＣｉａｕｎｘＮｎｉｇ５０２，ｈｎ）
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｈａｔｒｏｒｆｒｌｓｅｓｒｎｄｓａｅｌｔｄ，ｔｅｒｕｉｇｄｓｇｈｕｄｕｅｅｅｇｆｅＡｓｔｅｂｔｙｐｗｅｓｏｅｅｓｓｎｏｏｅｒｉｅｅｗｉｍｉｈｏｔｅｉｎｓｏｌｓｎｒｙｅｆ — ｎｅ
ｔｖｌＩｒｅｒｔｆｅｔｖｌｒｌｎｇｔｅｌｆｅｃｅｏｒｌｓｅｔｒｉｅｙ．ｎｏｄｏｅｆｃｉｅｙｐｏｏｈｉｅｙｌｆｗｉｅｅｓｎｗｏｋ，ａｗｉｅｅｓｓｎｓｒｎｔｒｏｉｌｏｉｈｉｒｌｓｅｏｅｗｏｋｒｕｔｎｇａｇｒｔｍｓｐｒｐｏｅａｅｎａｔｃｌｎｐｉｉａｉｎａｇｒｔ．Ｆｉｓｌｏｓｄｂｓｄｏｎｏｏｙｏｔｍｚｔｏｌｏｉｈｍｒｔｙ，ｔｅｃｕｓｅａｓｓｌｃｅａｅｎｔｅｉｉｇｅ — ｈｌｔｒｈｅｄｉｅｅｔｄｂｓｄｏｈｅｒｍａｎｎｎｅｇｆｎｏｅ，ｔｎｔｏｉｇｉｅｅｔｄｂａｅｎｃｌｎｐｉｚｔｏｌｏｉｈｍｒｏｄｙｈｅｈｅｒｕｔｎｓｓｌｃｅｓｄｏｏｏｙｏｔｍｉａｉｎａｇｒｔｗｈｉｈｉａｙｔｅｌｚｎｕｏｃｓｅｓｏｒａｉｅａｄｓｐｐ￣
ｃｌｕａｅｃｃｒｎｏｔｎｈｒｍｏｔｅｇｈ，ｔｏｔｎｇｂｔｅｅｗｏｋｃｕｔｒｓｆｍｅａｃｌｔｄａｏｄｉｇｔｈｅａｔｐｅｏｎｅｓｒｎｔｈｅｒｕｉｅｗｅｎｎｔｒｌｓｅｓｉｏｒｄ．Ｔｈｉｌｔｏｅｓｍｕａｉｎｅｐｅｉｎｔｉａｒｅｕｔ２．ＴｘｒｍｅｔｌｒｓｌｓｈｗｈｔｃｍｐａｅｔＬＥＡＣＨｌｏｉｈ，ｔｏｘｒｍｅｓｃｒｉｄｏｔｗｉｈＮＳｈｅｅｐｅｉｎａｅｕｔｓｏｔａｏｒｄｗｉｈａｇｒｔｍｈｅｐｒ — ｐｓｄａｇｆｔｍｅｃｓｔｅａｅａｅｅｒｙｃｎｕｏｅｌｏｈｒｄｕｅｈｖｒｇｎｅｇｏｓｍｐｔｏｔｅｎｍｂｒｏｅｗｏｋｌｅｎｄｎｒａｅ，ａｄｔｅｎｔｏｋｉｉｎｈｕｅｆｎｔｒｖｏｅｉｃｅｓｓｎｅｗｒｉｈ
摘要：针对尤线传感器节点提供能量的电池有限，因此无线传感器网络的路由设计应有效地利用能苗。为了有效地延长Ｉｊ６９络的生命周期，提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法。菏先根据节点剩余的能量进行簇头选择；然后通过
简单易于实现、支持多路径的蚁群算法进行路由选择，通过相邻簇头节点问广播各自的距离和剩余能量信息，在整个网络中
效地延长矧络中能够很好的找到最佳路由。
关键词：无线传感器网络；路由算法；能量均衡；蚁群算法
中图分类号：Ｐ９Ｔ３３文献标识码：Ａ
ＳｍｕｌｔｏｓａｃｆＷｉｅｅｓＳｅｓｒｉａｉｎＲｅｅｒｈｏｒｌｓｎｏ
建立与更新簇头问的蚁群信息素浓度；最后根据蚁群信息素浓度计算各相邻簇头被选择作为下一跳的概率，而形成网络从
簇问路由。在Ｎ２平台Ｆ行了仿真实验，验结果表明，ＬＡＣ算法相比，少了平均能耗，络存活节点数增加，Ｓ进实弓ＥＨ减网有