传感器网络中基于模糊决策的多目标路由优化算法

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1、２００８年８月西安电子科技大学学报（自然科学版）Ａｕｇ．２００８第３５卷第４期犑犗犝犚犖犃犔犗犉犡犐犇犐犃犖犝犖犐犞犈犚犛犐犜犢Ｖｏｌ．３５Ｎｏ．４传感器网络中基于模糊决策的多目标路由优化算法米志超１，２，鲍民权３，周建江１（１．南京航空航天大学信息科学与技术学院，江苏南京２１００１６；２．解放军理工大学通信工程学院，江苏南京２１０００７；３．西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室，陕西西安７１００７１）摘要：针对无线传感器网络的特点，选取能耗和时延作为优化目标，建立了基于模糊决策理论的多目标整数规划的网络模型．采用目标满意度隶属函数定义各目标的优化贴近程度，提出了一种多目

2、标优化路由算法．通过调整压缩满意度空间，可适应不同业务对能耗和时延的不同要求．实例计算结果表明了算法的可行性．仿真分析表明，在基于能耗和时延的满意度隶属函数加权和的综合性能指标上，本算法优于最小能耗算法和最小时延算法．关键词：无线传感器网络；模糊决策；多目标整数规划；交互式算法中图分类号：ＴＮ９１５．０４文献标识码：Ａ文章编号：１００１２４００（２００８）０４０７２１０５犕狌犾狋犻狅犫犼犲犮狋狅狆狋犻犿犻狕犪狋犻狅狀狉狅狌狋犻狀犵犪犾犵狅狉犻狋犺犿犫犪狊犲犱狅狀犳狌狕狕狔犱犲犮犻狊犻狅狀犿犪犽犻狀犵犳狅狉狑犻狉犲犾犲狊狊狊犲狀狊狅狉狀犲狋狑狅狉犽狊１，２，犅犃犗犕犻狀狇狌犪狀３，

3、犣犎犗犝犑犻犪狀犼犻犪狀犵１犕犐犣犺犻犮犺犪狅（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖ．ｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ；２．ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＰＬＡＵｎｉｖ．ｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００７，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂ．ｏｆＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＳｅｒｖｉｃｅＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＸｉｄｉａｎＵｎｉｖ．，Ｘｉａｎ７１００７１，Ｃｈｉｎａ）犃犫狊狋狉犪

4、犮狋：Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｓｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ，ａｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｎｔｅｇｅｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇｉｓｆｏｒｍｕｌａｔｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｅｎｅｒｇｙａｎｄｄｅｌａｙｏｆｔｈｅｐａｔｈ．Ａｎｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｄｅｇｒｅｅ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓｆｕｎｃｔｉｏｎ，ａｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｒｏ

5、ｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎａｄｊｕｓｔａｎｄｃｏｍｐｒｅｓｓｔｈｅｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｓｐａｃｅｔｏｓａｔｉｓｆｙｗｅｌｌｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｖａｒｉｏｕｓｓｅｒｖｉｃｅｓｆｏｒｅｎｅｒｇｙａｎｄｄｅｌａｙｏｆｔｈｅｐａｔｈ．Ａｎｅｘａｍｐｌｅｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｄｅｌａｙｒｏｕｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｍｉｎｉｍｕｍｐｏｗｅｒｒｏｕｔｉ

6、ｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｂｅｔｔｅｒａｐｐｒｏａｃｈｉｎｔｅｒｍｓｏｆｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｐｏｗｅｒｄｅｌａｙｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅｆｕｎｃｔｉｏｎ．犓犲狔犠狅狉犱狊：ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｆｕｚｚｙｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇ；ｍｕｌｔｉｏｂｊｅｃｔｉｎｔｅｇｅｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ；ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ传统网络的路由选择主要考虑最短距离等问题，而无线传感器网络（ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋｓ，ＷＳＮｓ）［１，２］中如何高效地使

7、用能量来最大化网络生存时间是需要考虑的首要因素．文献［３］提出根据网络中各节点能耗情况，选择合适的节点分配工作，均衡网络能耗，避免某些节点过早失效，延长整个网络的生存时间．［４］目前提出的一些基于能量的ＷＳＮｓ路由选择算法，大多只考虑了能量因素．ＲａｈｕｌＣ．Ｓｈａｈ等人提出［５］了能量多路径路由机制，Ｖ．Ｒｏｄｏｐｌｕ等人提出了基于最小化能量通信的网络路由机制．文献［６］中提出了一种保留最小能量路径的拓扑算法．文献［７