基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法.pdf

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1、112传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2014年第33卷第4期＼0>计算与测试ffp0、基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法赵丽萍(华东交通大学软件学院。江西南昌330013)摘要：如何在资源受限的无线传感器网络中进行高效的数据路由是无线传感器网络研究的热点之一。基于群智能优化技术的蚁群优化算法被广泛应用于网络路由算法。提出一种无线传感器网络蚁群优化路由算法，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

2、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。关键词：无线传感器网络；网络路由；蚁群优化；路由算法中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000-9787(2014)04-0112-03ACO—basedroutingalgorithmforWSNsZHAOLi-ping(SchoolofSoftware，EastChinaJiaotongUniversity，Nanchang330013，China)Abstract：Ho

3、wtogethigh-eficientdataroutingforthelimitedenergyresourcenetworksisoneofthehotspotinthestudyofwirelesssensornetworks(WSNs)．Antcolonyoptimization(ACO)algorithm，aswarmintelligence—basedoptimizationtechnique，iswidelyusedinnetworkrouting．PresentaWSNsACOroutingalgori

4、thm，whichcanmaintainnetworklifetimetobelongest，whilediscoveringtheshortestpathsfromsourcenodestobasestationnode；multi—pathdatatransmissioncanalsoprovidehigh—eficientreliablenetworkoperations，whileconsideringenergylevelsofnodessimultaneously．Simulationresuhsshowt

5、hatthisproposedalgorithmprolongslifetimeofWSNsandfastandenergy—eficientroutingofWSNsincommunicationprocessisrealized．Keywords：wirelesssensornetworks(WSNs)；networkrouting；antcolonyoptimization(ACO)；routingalgo—rithm0引言1提供的路由方案由于低功耗无线通信、低功耗模拟和数字电子技术的无线传感器网络路由主要考虑的

6、问题包括稳定、有限发展，开发低成本、低功耗、体积小的传感器节点已受到越的移动节点和基站节点。为了实现高效、强壮的路由操来越多的关注⋯。无线传感器网络应用于各种领域如环作，主要考虑无线传感器网络的路由算法。境检测、健康监测、车辆跟踪系统、军事侦察和地震观察等，第一，相比传统的网络，无线传感器网络中通信节点失但其也存在一些限制，如有限的节点能量、有限的计算能力效的概率更高。为了保证正常的网络路由多采用自适和通信能力等。应结构；同时为了保证数据的完整性，采用信号确认机制。为了延长无线传感器网络的寿命，路由算法中的网络第二，无

7、线传感器网络的节点有严格的能量约束，节点参数优化被视为组合优化问题。许多研究人员研究了生物间的通信会消耗较多的能量。节点的能量水平也被视为路物种(如蚂蚁)的自然集体行为，从而建立组合优化问题模径长度，数据的传输选择能量较高的节点。型J。本文基于群智能优化技术，能够保持网络的生存时第三，无线传感器网络中的无线链路的带宽是有限的，间更长，同时能找到从源节点到基础节点的最短路径。采所以数据传输时，本文使用蚂蚁代理通信技术。用的多路数据传输也可提供可靠的网络操作，同时考虑节第四，节点的移动性，即在一些特定的无线传感器网络点的能

8、量水平。仿真结果表明：与基于节能的蚂蚁路由的应用中允许节点的移动。为了保证网络运行的安全(EEABR)算法相比，本文方法的效果更好。性，算法通过路径的重组来实现，数据包的传输会随着时间收稿日期：2013—10—15基金项目：国家自然科学基金资助项目(61162001)；华东交通大学校立科研基金资助项目(10RJ04)第4期赵丽萍：