基于蚁群优化的无线自组织网络能量感知路由协议与参数优化研究
基于蚁群算法的无线传感器网络改进CTP路由协议
［ 文 章 编 号 ］１ ０ ０ ３ —４ ６ ８ ４ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ５ — ０ ０ ３ １ — ０ ６
基 于蚁 群 算 法 的无 线 传 感 器 网络 改 进 Ｃ ＴＰ路 由协 议
陈 昊 ，杨 光 友 ，马 志 艳 ，郑 拓 。 ，全 睿 。
（ １湖 北 工业 大 学机 械 工程 学 院 ， 湖 北 武汉 ４ ３ ０ ０ ６ ８ ； ２湖 北 工 业 大 学农 业 机 械 工 程 研 究设 计 院 ，湖 北 武 汉 ４ ３ ０ ０ ６ ８ ）
［ 中图 分 类 号］Ｔ Ｎ３ ９ ３
［ 文献标识码］ ： Ａ
无 线传 感器 网络 （ Ｗｉ ｒ ｅ ｌ ｅ ｓ ｓ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ Ｎｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ，
ＷＳ Ｎ） 节点 具有 体积 小 、 能耗 低 等优 点 ， 但 同时 又有 能 量有 限 、 计算 能力 有 限 、 带 宽有 限 和易受 干扰 等缺
节点 接 入机 制 ， 在路 由更 新 中， 相应 节 点 以 Ｌ Ｂ － Ｃ Ｔ Ｐ 路 由算 法选 择父 节点 接入 网络 ， 分 担繁 忙节 点 负担 ，
由协 议 、 ＡｏＤ Ｖ 路 由协议 和 ＡＣ Ａ － Ｃ Ｔ Ｐ路 由协议 的
性能 。
１ ＡＣ Ａ— ＣＴＰ路 由协 议 中 的 蚁 群 算 法
Ａｌ ｇｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｃｏｌ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｒ ｅ ｅ Ｐｒ ｏｔ ｏ ｃ ｏ ｌ ， ＡＣＡ— ＣＴＰ），
并在 Ｔ ｉ ｎ ｙ ＯＳ系 统 中 运 用 Ｎｅ ｓ Ｃ语 言 实 现 了 该 算
法 。算 法在原 有 Ｃ Ｔ Ｐ路 由协议 的基础 上 ， 将 蚁 群算 法 的控 制机制 加入 到 Ｃ Ｔ Ｐ路 由协 议 中 ， 通 过调 整信 息 素浓度 、 节 点 间链 路 质量 和数 据 包 时 间 延迟 三 者 之 间的关 系来 指 引路 由包 进 行 路 径搜 索 ， 算法 的 自
基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由协议
基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由协议
王结太;许家栋;徐建城
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2008(20)18
【摘要】提出了一种基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由协议RPBAA。
该协议通过修改蚁群优化算法以适应无线传感器网络无全局标识、节点较少移动、资源受限等特性,提供了一种智能、动态、可扩展的多径选路传输方法来获取有效且健壮的通信,并通过全网能量均衡使用以最大化网络生命期。
另外引入了数据分片机制来进一步优化选路效率。
最后通过仿真验证了RPBAA协议的有效性和数据分片机制带来的好处。
【总页数】4页(P4898-4901)
【作者】王结太;许家栋;徐建城
【作者单位】西北工业大学电子信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于蚁群优化算法的无线传感器网络跨层路由协议
2.基于蚁群优化算法的无线传感器网络跨层路由协议
3.基于L EACH协议与蚁群算法的无线传感器网络路由协议
4.基于分簇和蚁群的无线传感器网络多径路由协议
5.无线传感器网络中基于机会策略的蚁群路由协议
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基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究
（ １ ） 节点发送数据 的能量消耗公式为 ：
ｆ ｋ Ｅ ＋ ｋ ￥ ｄ ｄ ≤ｄ ０
络路 由算法起于 １ ９ ９ ０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 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ 工 具 对 改 进 的 策 略 进 行 了 实验 仿 真 ， 并 将 结 果 和 原 始 的 ＡＣ Ｏ 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 ２ １ 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MANET能量感知路由算法研究的开题报告
基于改进蚁群算法的MANET能量感知路由算法研究的开题报告一、研究背景和意义移动自组网络（MANET）是一种自组织的、去中心化的无线网络，由于其无需基础设施已经广泛应用于军事、紧急救援和商业应用等领域。
但是，MANET网络由于移动节点之间节点位置的不可预知性和动态性，加之节点负载等问题，会导致网络能量不平衡，从而影响网络的性能和生存时间。
因此，提高MANET的能量利用效率和延长MANET的生存时间是十分必要的，能量感知路由算法是建立在此基础上的关键技术之一。
能量感知路由算法是一种根据网络节点的能量情况，通过合理地选择节点之间的路由，降低节点能耗，并延长MANET网络的生命周期的算法。
蚁群算法作为一种生物仿生算法，其在解决组合优化问题方面具有很高的效率和稳定性。
然而，传统的蚁群算法在解决MANET路由问题时，存在局部最优解和收敛速度慢等问题，因此需要针对性地改进和优化。
二、研究内容和目标本课题主要研究基于改进蚁群算法的MANET能量感知路由算法，其主要研究内容包括：1. 对MANET的能量感知路由算法进行研究和思考，探讨其优缺点以及改进空间。
2. 基于蚁群算法进行改进，提出一种新的算法模型，具体包括环境信息素更新机制、启发式信息优化策略、节点启发式选择策略等。
3. 针对提出的算法模型进行仿真实验，对比实验结果与传统蚁群算法以及其他算法模型的差异。
本课题的研究目标是：1. 针对传统蚁群算法在解决MANET能量感知路由问题时存在的问题，提出一种新的、基于改进蚁群算法的能量感知路由算法，达到减小节点能耗、延长网络生存时间的目标。
2. 通过仿真实验，验证本文提出的算法模型的实用性，并与传统蚁群算法和其他算法模型进行对比，分析其优缺点和适用性。
三、研究方法和技术路线本课题的研究方法主要包括理论分析、算法设计、仿真实验三个方面。
技术路线如下：1. 理论分析阶段（1）对MANET的能量感知路由算法进行研究分析，了解其优缺点。
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。
基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法
基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法作者：邬欢欢张任来源：《智能计算机与应用》2014年第03期收稿日期：2014－05－13基金项目：塔里木大学校长基金（TDZKSS201319）。
作者简介：邬欢欢(1982-),男,新疆阿拉尔人,硕士,讲师,主要研究方向: 无线传感器网络、分布式信息处理。
摘要：路由技术是无线传感器网络（WSNs）的关键技术。
基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法具有蚁群算法的自组织、正反馈和并行性的特点，在构造WSNs的最优路由时有很好的性能。
介绍了蚁群算法的数学模型，着重从启发因子的构建方式上描述了当前典型的基于蚁群的路由算法，并比较分析了这些算法的特点及存在问题，在此基础上给出了设计启发因子的方法，为进一步研究提供了一些解决思路。
关键词：无线传感器网络；路由算法；蚁群优化中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：2095-2163（2014）03-0067-03Ant Colony Optimization-based Routing Algorithm in Wireless Sensor NetworksWU Huanhuan， ZHANG Ren(College of Information Engineering, Tarim University, Alar Xinjiang 843300, China)Abstract：Routing technology is pivotal in the architecture of wireless sensor networks(WSNs). The routing algorithm based ACO(Ant Colony Optimization) has good performance in WSNs，for its server advantages，such as robustness，positive feedback，distributed computing and parallelism. The paper presents analysis of the mathematical model of ant colony algorithm, mainly from the construction method of heuristic factor describes the current typical routing algorithm based on ant colony algorithm.After doing research on typical algorithms，the paper compares their performance，presents a method of designing inspiration factor，and points out some research issues.Key words：WSNs; Routing Algorithm; ACO0引言无线传感器网络（wireless sensor networks，WSNs）的应用主要集中在小数据量的低速报文传送上，但随着近年物联网产业的飞速发展，WSNs作为物联网中主要的信息感知方式，在一些新业务的拓展应用中也需要对实时数据和高速数据源实现可靠的传输支持，这就对无线传感器的网络能耗提出了更高要求，所以节能研究还有广阔的探讨空间。
基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由的优化
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【摘要】为了延长无线传感器网络(wireless sensor network,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.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2016(024)002【总页数】4页(P321-324)【关键词】无线传感器网络;路由优化;蚁群算法;遗传算法【作者】戴天虹;李昊【作者单位】东北林业大学机电工程学院,哈尔滨 150040;东北林业大学机电工程学院,哈尔滨 150040【正文语种】中文【中图分类】TN926无线传感器网络(wireless sensor network，WSN)[1]是由分布在需要监测范围内的大量微型传感器通过无线通信的方式来传输数据所组成的一种网络，被广泛应用在环境比较复杂、人员不能到达的区域。
传感器节点小，数量多，能量大多数由电池来提供，经过部署之后，很难再补充能量[2]。
设计一个好的路由协议对减少能量消耗并且延长整个网络的生命周期有着重要的意义。
针对现有的WSN路由优化算法，国内外学者进行了大量的研究，文献[3] Kassabalidis等人首次提出AntNet算法，该算法可以很快的建立好网络路由，对变化的网络拓扑结构有着很强的适应能力；但没有考虑网络节点的能耗，导致整个网络生命周期缩短。
基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法
ｍａ ｉ ｎ ｔ ａ ｉ ｎ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｌ ｉ ｆ ｅ ｔ ｉ ｍｅ ｔ ｏ ｂｅ ｌ ｏ ｎ ｇ ｅ ｓ ｔ ， ｗｈ ｉ ｌ ｅ ｄ ｉ ｓ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｓ ｈｏ ｒ ｔ ｅ ｓ ｔ ｐ ａ ｔ ｈｓ ｆ ｒ ｏ ｍ ｓ ｏ ｕｒ ｃ ｅ ｎ ｏ ｄ ｅ ｓ ｔ ｏ ｂ ａ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ， ｉ ｓ ｗ ｉ ｄ ｅ ｌ ｙ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｒ ｏ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ． Ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ａ ＷＳ Ｎｓ ＡＣ Ｏ ｒ ｏ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ
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
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ｃ ｍｐ ｔ ｔ ｎ ａ ｄ ｍｕ ｔ ａ ｅ ｔｓ ｎ ｒ ． Ｉ ｓ ｏ ｓ ｍａ ｙ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｎ ｓ ｌ ｉｇ ｃ ｍｐ ｉａｅ ｐ ｉ ｓ ｔ ｎ ｐ ｏ ｌｍｓ Ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ ｐ ｔ ｏ ｗａｄ ａ ｏ ｕ ａｉ ｎ ｌ — ｇ ｎ ｙ ｅ ｇ ｏ ｉ ｙ ｔ ｈ ｗ ｎ ｄ ａ ｔｇ ｓ ｉ ｏ ｖｎ ｏ ｌ ｔｄ ｏ ｔ ｃ ｍｉａｉ ｒ ｂ ｅ ． ｈ ｓ ａ ｅ ｕ ｓ ｆｒ ｒ ｎ ｏ
任敬安 涂亚庆 张 敏 蒋银华
（ 后勤工程学 院训练部 重庆 ４ １ １ ） ０ ３ １ （ 后勤工程学院后勤信息工程系 重庆 ４ １ １ ） ０ ３ １
摘
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ要
蚁群优化 Ａ Ｏ（ ｎ Ｃ ｌ ｙＯ ｔ ｉ ｔｎ 作为一种模 拟进 化算 法， Ｃ Ａ ｔ ｏ ｎ ｐｉ ｚ ｉ ） ｏ ｍ ａｏ 具有信息正反馈 、 分布式计算和多 ａｅｔ ｇｎ 协同的特 点， 在
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ Ａｎ ｏｏ ｙ ｏ ｔ ｓ ｔ ｎ ｉ ａ ｓｍｕ ａｅ ｖ ｌｔ ｎ ｒ ｌ ｏ ｉ ｍ ｉｈ ｉ ｅ ａａ ｔｒｓ ｄ ｗｉ ｏ ｉ ｖ ｅ ｄ ａ ｋ，ｄ ｓｒ ｕ ｅ ｔ ｃ ｌｎ ｐ ｉ ａ ｉ ｓ ｉ ｌ ｔｄ ｅ ｏｕ ｉ ａｙ ａｇ ｒ ｈ ｗｈ ｃ ｓ ｈ ｒ ｃｅ ｉｅ ｔ ａ ｐ ｓｔ ｅ ｆ ｅ ｂ ｃ ｍｉ ｏ ｏ ｔ ｈ ｉ ｉｔ ｂ ｔｄ ｉ
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求解复杂优化 问题方面体现 出许 多优越性。提 出基 于 Ａ Ｏ的无线 自组织 网络 能量感 知路 由协议 Ａ Ｅ Ｒ Ａ ｔ ａｅ ｎｒｙＡ ａ Ｃ Ｂ Ａ （ ｎ— ｓｄＥ ｅ ． ｗ ｒ Ｂ ｇ ｅ Ｒ ｕｉｇ 。协议按 需发 送人 工蚂 蚁进行路 由发 现， ｏｔ ） ｎ 根据信息素浓度 、 点能量和链 路使用 情况综合选 择下一跳 节点来 转发数据包 ， 节 尽量避开信道使用频率较高 的路径 ， 还可根据节点通信 活动情况将 空闲节点转入 睡眠状态来节省 能量消耗。 由于蚁群参 数的取值 对于 Ａ Ｏ算法的性能有着 非常重要的影响， Ｃ 因此在分析三个关键参数（ 信息 素挥发 系数 Ｐ、 息素权重 因子 ｏ 、 信 ｔ 剩余 能量和 链路拥 塞指标 权重 因子Ｊ 对 Ａ Ｅ Ｒ性能的影响基础上 ， Ｎ ２平 台上进行 了仿真实验 ， Ｂ） ＢＡ 在 Ｓ 对参数优化 的效果进行 了对 比， 并总结 出 了参 数 值设定的具体 步骤。 关键词
第２ ９卷 第 ９期
２１ ０ ２年 ９月
计 算机应 用与软 件
Ｃｏ ｕｔｒＡｐ ｌｃ ｔ ｎ ｎ ｏ ｗａ ｅ ｍｐ ｅ ｐ ｉａ ｉ ｓ ａ ｄ Ｓ ｆ ｒ ｏ ｔ
Ｖｏ ＿ ９ Ｎｏ ９ ｌ２ ．
Ｓｐ２ ２ ｅ ． ０１
基 于 蚁群优 化 的无 线 自组织 网络 能量 感知路 由协议 与参 数优 化研 究
Ｒｅ ｉｇ ａ Ｔ ｑｎ Ｚ ａ ｇＭｉ Ｊ ｎ ｎ ｕ ｎ Ｊｎ ’ ｎ ｕ Ｙａ ｉｇ ｈ ｎ ｎ ｉ ｇＹｉｈ ａ ａ
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中 图分 类 号
移动 Ａ ｏ ｄＨ ｃ网络
Ｔ ９ Ｎ２
蚁群算法 能量感知路 由 参数优化
Ａ
文献标识码
Ｄ Ｉ１ ．９ ９ｊｉ ｎ １０ —８ｘ ２ １ ．９ ０７ Ｏ ：０ ３６ ／． ｓ．０ ０３ ６ ．０ ２０ ． １ ｓ
ｏＮ ＡＣｏ－ ＢＡＳ ＥＤ ＥＮＥＲＧＹ－ ＡＷ ｒ ＡＲＥ ＲｏＵＴＩ ＮＧ ＰＲｏＴｏＣｏＬ ＦｏＲ ｏＢＩ Ｍ ＬＥ ＡＤ ｏＣ Ｈ ＮＥＴＷ ｏＲＫＳ ＡＮＤ ＴＳ ＰＡＲＡＭ ＥＴＥＲＳ ｏＰＴＩ Ｉ ＡＴＩ Ｉ Ｍ Ｓ ｏＮ