基于蚁群算法的无线传感器网络分簇路由算法.docx

基于蚁群算法的无线传感器网络分簇路由算法
摘要
无线传感器网络（WSN）是由大量的无线节点组成的自组织网络，可以完成对环境数据的感知、处理和传输等任务。然而，WSN节点具有自主能力的同时，又具有一定的能源限制，因此如何设计高效的WSN路由算法成为了研究的重点之一。本文基于蚁群算法，提出了一种有效的无线传感器网络分簇路由算法。该算法使用了蚂蚁行为模拟的方法，通过发现节点间的通信距离和路由策略等信息，将节点分为不同的簇，实现了高效的数据传输和能量消耗均衡。
关键词：无线传感器网络；蚁群算法；分簇路由；能量消耗
Abstract
Wirelesssensornetwork(WSN)isaself-organizingnetworkcomposedofalargenumberofwirelessnodes,whichcancompletetaskssuchasenvironmentaldataperception,processingandtransmission.However,WSNnodeshavecertainenergylimitationswhilehavingautonomouscapabilities,sohowtodesignefficientWSNroutingalgorithmshasbecomeoneoftheresearchfocuses.Basedontheantcolonyalgorithm,thispaperproposesaneffectiveclusteringroutingalgorithmforwirelesssensornetworks.Thisalgorithmusesthemethodofsimulatingantbehaviortodiscoverinformationsuchasthecommunicationdistancebetweennodesandroutingstrategies,anddividesnodesintodifferentclusters,realizingefficientdatatransmissionandbalancedenergyconsumption.
Keywords:wirelesssensornetwork;antcolonyalgorithm;clusteringrouting;energyconsumption
1.引言
无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）由众多小型自组织的节点组成，节点间互相通信以完成某些特定任务。WSN被广泛应用于环境监控、智能交通、灾难预警等领域。在无线传感器网络中，节点之间通信的距离十分重要，也是WSN中能源限制的主要原因之一。因此，节点的分簇和路由设计成为了无线传感器网络中重要的研究方向。
蚁群算法是自然界中生物智能所产生的一种群体智能算法，属于一种搜索算法。本文将WSN和蚁群算法相结合，提出了一种基于蚁群算法的无线传感器网络分簇路由算法。
2.相关工作
目前，研究针对WSN分簇路由的算法主要分为两种：基于层次聚类的算法和基于模糊逻辑的算法。基于层次聚类的算法是将WSN节点分为不同的簇，并且通过路由节点将簇之间的通信架设起来，从而实现数据传输。但是，这种算法需要进行大量的距离计算，对于大型网络来说计算成本非常高。基于模糊逻辑的算法是通过考虑节点能源的不均衡，将节点分为不同的等级，维护能量的均衡，但是大型网络会导致复杂度增加，精度下降。
针对这些算法的缺陷，本文提出了一种基于蚁群算法的无线传感器网络分簇路由算法，该算法不仅考虑了节点之间的距离和能量消耗，还考虑了节点之间的可达性。
3.算法设计
本文提出的基于蚁群算法的无线传感器网络分簇路由算法主要分为以下步骤：
（1）初始化
设定初始节点，设定信息素、启发因子和节点间通信的距离等参数。其中信息素是模仿蚂蚁搜索过程中留下的信息，而启发因子是针对每个节点的一个综合指标，用于评价节点的优劣。
（2）搜索
采用环境信息素浓度和启发因子作为参考标准，蚂蚁依据概率方程进行贪心搜索，不断向能量水平最佳的方向前进。
（3）传输数据
将已搜索到的节点按照簇分组，并将每个簇的中心节点作为簇头节点，簇头节点会收集每个簇中的数据并进行传输。
（4）更新信息素
当搜索结束后，将每只蚂蚁所经过的路径上的信息统计起来，根据蚂蚁所在位置处信息素度量将香草剂泊松到地图的位置。
（5）循环执行
以上操作反复执行，不断调整和更新信息素，直至达到预设的终止条件。
4.实验分析
为了验证本文提出的基于蚁群算法的无线传感器网络分簇路由算法的有效性，我们进行了一系列的实验。
我们使用了两种不同的算法进行比较，分别是基于层次聚类的路由算法和基于模糊逻辑的路由算法。比较三种算法的能