基于粒子群—蚁群算法的无线传感网络路由协议研究

发布时间：2021-01-06 03:01

　　无线传感网络（Wireless Sensor Networks,WSN）生存周期决定于节点能量消耗速度,如何提高节点的能量利用率成为WSN研究的关键技术之一。在节点能量活动中,路由协议的能量消耗所占比重较大。针对现有分簇路由算法存在的竞选簇头能量消耗不均衡、负载过重,进而缩短网络生存周期的问题,分别提出混沌-量子粒子群、双粒子群-蚁群两种分簇路由算法:（1）针对粒子群分簇路由优化算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,提出一种混沌-量子粒子群的双粒子群分簇路由算法。该算法利用簇头的能量、簇头与基站的距离、与簇内成员节点的距离构造出最优簇头的代价函数,主粒子群利用混沌粒子群寻优,辅粒子群利用量子粒子群寻优,并加入量子波动理论,使算法具备更好的全局收敛性。双粒子群采用收敛速度快的凹函数递减策略优化权重。仿真结果表明该算法能够均衡WSN节点的能量消耗,显著延长网络生命周期,与LEACH协议、PSO-C协议相比生命周期分别延长了80.1%和41.4%。（2）针对簇头与基站的单跳模式,提出基于优化的双粒子群-蚁群的分簇路由算法,在改进的混沌-量子粒子群分簇路由算法基础之上,对簇头到基站的传输... 

【文章来源】：长春理工大学吉林省

【文章页数】：47 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

节点分布图

延长了 80.1%和 41.4%。说明基于混沌-量子粒子群的 TSPSO 协议能存时间。图 3-5 是四种协议的能量方差，TSPSO 协议由于采用了混种模式，使得粒子在混沌与量子形态中较快的寻找到最优簇头，能BUCP 相比能更好均衡网络中节点的能耗。进一步说明了 TSPSO 协衡性方面显著优于其它三种协议。

能量方差

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于粒子群聚类优化的分簇路由算法[J]. 梁青,鲁剑.  西安邮电大学学报. 2017(04)
[2]一种基于改进粒子群的无线传感器网络层次化聚类协议[J]. 王宁,周圆,刘敬浩.  传感技术学报. 2017(01)
[3]传感器网络中基于簇的多路径路由协议[J]. 马明,徐保国.  计算机科学. 2013(02)
[4]基于PSO的无线传感器网络非均匀分簇路由协议[J]. 蒋畅江,唐贤伦,向敏.  计算机应用研究. 2012(08)
[5]新的混沌粒子群优化算法[J]. 胥小波,郑康锋,李丹,武斌,杨义先.  通信学报. 2012(01)
[6]基于蚁群优化的WSN功率自适应路由算法[J]. 黄曼,程良伦.  计算机工程. 2012(01)
[7]粒子群优化算法的惯性权值递减策略研究[J]. 陈贵敏,贾建援,韩琪.  西安交通大学学报. 2006(01)

硕士论文
[1]蚁群算法结合粒子群算法的WSN路由优化[D]. 朱夏冰.江南大学 2014
[2]基于粒子群分簇算法的WSN节能路由协议的研究与实现[D]. 刘宗奇.东北大学 2012
[3]基于蚁群算法的无线传感器网络优化路由协议[D]. 夏威.华东师范大学 2012



本文编号：2959806