浅议基于aco的wsn路由算法研究

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1、长沙理工大学硕士学位论文基于ACO的WSN路由算法研究姓名：周东明申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：何诚;傅明20100401摘要WSN(WirelessSensorNetwork)路由是WSN应用中很重要的一种技术，它关系到整个网络的稳定性和健壮性。利用蚂蚁算法(AntColonyOptimization，ACO)进行路由是WSN中一种有效的路由方法，它体现出了比以往算法较大的优越性，比如可节省网络的能量，有效地延长整个网络的生命周期。近年来，学者们对利用ACO进行WSN路由进行了大量的研究和探讨，从网络位置、节省能量、拓扑结构等诸多方面

2、都取得了长足的进展。本文围绕ACO算法及其改进的问题，来研究利用ACO算法进行的WSN路由。本文主要研究工作如下：(1)在阐述和总结基本蚁群算法的原理、数学模型和实现过程的基础上，对基本蚁群算法的最新研究作了分析。其次，对基本蚁群算法的性能和收敛性进行了理论分析，为后续工作奠定了基础。(2)提出了基于ACO的WSN路幽改进算法。针对基本ACO算法中各节点能量消耗不均衡，出现局部最优路径的问题，提出了改进的ACO算法，来解决各节点能量消耗不均衡的问题，延长整个网络的生命周期，得出较优异的路径。通过对改进ACO算法的分析，对该算法进行了仿真。(3)提出了基于

3、GA．ACO的WSN路由改进算法。通过介绍遗传算法的原理和运算流程，分析了该算法作为自适应全局概率搜索算法的优越性，并与ACO算法进行结合，提出了GA．ACO算法，并分析了其实现过程和收敛性。最后，利用该算法对WSN进行路由仿真，仿真结果证明了该算法的有效性。关键词：WSN路由；ACO算法；遗传算法；GA．ACO算法；NS．2ABSTRACTTheWSNroutingisanimportanttechnologyofthepracticalapplicationsofWSN．itrelatedthestabilityandrobustnessofthee

4、ntirenetwork．It’SaneffectedroutingmethodinWSNwithACOalgorithm，anditshowsmoreadvantagestOtheusualmeans，forexample，savingmorepowerofnodes，lengtheningthelifetimeofWSN．ScholarsmadealotefforttoresearchanddiscussACOroutinginWSN，andacquiredalarge-scaleprogressinmanyfields，forexample，nod

5、e’Sposition，powerretrenchandtopologycontr01．ThispaperiscentredontheACO，anditisimprovedalgorithm，tostudytheWSNroutingusebytheACOalgorithm．Themainstudiesinthispaperasfollowed：(1)TheACOalgorithmispresented，thebasictheoriesandthebasicantcolonyoptimizationareemphasized．Thebasicprincip

6、les，mathematicalmodel，andtheprocessofrealizationareallanalyzed．ThenatheoryanalysisismadeabouttheperformanceandastringencyofACOrouting．(2)AroutingalgorithmbasedonACOisproposed．TheimprovedACOroutingisputforward，todealwiththedisproportionofpowerconsumption，avoidthepartialbestpathand

7、lengthenthelifetimeoftheWSN．TheanalysisandsimulationsaremadefortheimprovedACOalgorithm．(3)AnewmethodGA—ACOisbroughtforward．Throughintroducingtheprinciplesandflowchartofgeneticalgorithm，theadvantagesoftheadaptivewholeprobabilitysearchalgorithmisanalyzed，itiscombinedwithACOrouting，

8、andtheperformanceisstudied，thesimulation