基于启发式的物联网拓扑路径优化策略研究

发布时间：2020-03-23 14:21

【摘要】：在物联网中,大量的传感器节点被部署在区域中来监测环境以及收集信息。在大规模网络中,通常需要经过多跳才能将传感器节点收集到的消息发送到汇聚节点,使得有些消息不能及时到达并且会使节点消耗大量的能量,从而使网络的生命周期缩短。在这种情况下,如何构建高效的网络拓扑已成为一个至关重要的问题。小世界网络模型已被证明是构建网络拓扑的一种可行的办法。在物联网中加入少量的捷径建立小世界模型,不仅可以减少网络的延迟,而且可以提高网络的可靠性。本文在具有普通节点和超级节点的异构网络中,设计实现了具有小世界特性的拓扑结构。本文根据网络中存在的Sink节点数量,将网络划分为单Sink网络和多Sink网络。并分别提出了基于蚁群算法的单Sink网络的捷径添加策略(TOSG)和基于粒子群算法的多Sink网络的捷径添加策略(SAPS)。在TOSG中,根据蚁群算法得到网络拓扑中重要的节点。接着基于节点的重要度创建一些捷径来构建小世界模型。在SAPS中,通过组合网络的平均路径长度和Sink节点的负载这两个因素来创建适应度函数,以评估粒子的质量。然后使用交叉和变异来更新粒子以找到最终的捷径添加方案。本文进行了大量的仿真实验,与现有的算法相比,TOSG模型具有更小的平均最短路径长度,并且具有较高的聚集系数。与此同时,在添加少量的捷径情况下,相较于GMSW和LM-GAS,SAPS可以较大程度的减少网络的平均路径长度,并且SAPS也可以很好的平衡Sink节点的负载。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：O157.5;TP391.44;TN929.5

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本文编号：2596846