一種新型無線傳感網(wǎng)路由算法
【專利摘要】本發(fā)明為一種新型無線傳感網(wǎng)路由算法，針對現(xiàn)有分簇路由算法普遍存在分簇不均勻，整體網(wǎng)絡(luò)能耗不均衡的問題，本發(fā)明提出了改進ACO-K分簇路由算法。K-medoids聚類算法對隨機分布的傳感器節(jié)點進行聚類，這樣很好的解決了分簇不均勻的缺點，同時結(jié)合改進的蟻群算法在更換簇頭節(jié)點，以及簇頭之間數(shù)據(jù)傳輸選擇下一跳節(jié)點的時候，綜合考慮了節(jié)點的剩余能量，達到均衡整個網(wǎng)絡(luò)的能耗。
【專利說明】一種新型無線傳感網(wǎng)路由算法
一、【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明是一種新型無線傳感器網(wǎng)路由算法，屬于智能控制領(lǐng)域。
二、【背景技術(shù)】
[0002]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks,WSN)由于其靈活性在軍事偵察、環(huán)境檢測和工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域有著廣闊應(yīng)用。以能量有效的方式收集相關(guān)性數(shù)據(jù)是WSN的重要應(yīng)用之一，但此應(yīng)用中存在著節(jié)點能量有限，相鄰節(jié)點數(shù)據(jù)具有冗余信息等特點。這些特點決定中間節(jié)點不僅要負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)分組，而且要按照一定的規(guī)則處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)融合可消除冗余信息，減少數(shù)據(jù)傳輸量，從而有效地節(jié)省能量，延長網(wǎng)絡(luò)生命。為使高效的數(shù)據(jù)融合的順利進行，對路由節(jié)點進行有效的聚類是十分必要的。
三、
【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于提供一個基于改進蟻群和K-medoids的路由算法。用蟻群算法(ACO)和K-medoids算法進行聚類在聚類算法中，K-medoids算法因其適應(yīng)性很廣，受極端數(shù)據(jù)的影響小而被很多研究工作者采用。但是K-medoids聚類算法也有很多缺陷，例如:算法精度的穩(wěn)定性比較差，在實際應(yīng)用中聚類分析得出的結(jié)果效果不好，聚類的準(zhǔn)確率不高。ACO是一種仿生優(yōu)化算法，其具有很強的健壯性，求解效率高，容易與其他方法相結(jié)合等特點。本發(fā)明在K-medoids聚類算法的基礎(chǔ)上，借鑒ACO算法的優(yōu)點，提出了一種基于ACO的K-medoids路由算法,一定程度上克服了上述K-medoids算法的缺點,在保證算法穩(wěn)定性的同時提高了算法求解效率。 四、【具體實施方式】
[0004]K-medoids聚類算法在對k個聚類中心對象進行初始化選擇后,不斷循環(huán)分析一個中心對象和一個非中心對象，以便選擇更好的聚類中心對象[10]。根據(jù)分組后的聚類對象分析成本函數(shù)計算獲得到的聚類質(zhì)量效果。如果一個聚類中心對象被替換之后，導(dǎo)致成本函數(shù)方差E迅速減小，那么就快速進行聚類中心替換。
[0005]但是傳統(tǒng)的K-medoids算法具有收斂過快，聚類質(zhì)量不高等缺點，所以本文將K-medoids與上小節(jié)的改進蟻群算法相結(jié)合得到本文的改進ACO-K分簇路由算法。
[0006]AC0-K路由算法算法描述:
[0007]Stepl:對蟻群進行初始化操作，選擇螞蟻數(shù)目，NC_max為最大迭代次數(shù)，m為個螞蟻作為初始中心點，設(shè)初始簇頭中心點為(MijM2,……,Mm)；
[0008]Step2:根據(jù)歐氏距離公式，計算每只螞蟻之間的距離，按照公式(5)綜合考慮最短路徑以及節(jié)點的剩余能量確定蟻群間的最優(yōu)路徑和聚類中心，并將此中心作為蟻群的歷史最優(yōu)位置；
[0009]St印3:根據(jù)K-medoids法對蟻群的歷史最優(yōu)位置進行新的聚類分析，確定每只螞蟻所在的聚類以及類與類之間的中心點；[0010]Step4:對形成的新蟻群按照step2的方法，計算每只螞蟻代表的最優(yōu)解，更新蟻群的歷史最優(yōu)位置和全局最優(yōu)解；
[0011]Step5:重新計算螞蟻之間的歐氏距離，確定新的聚類中心Op找到最優(yōu)路徑；
[0012]Step6:如果達到終止條件(取得最終的最優(yōu)聚類中心或者最優(yōu)路徑)，則分簇結(jié)束，否則轉(zhuǎn)向Step3。
[0013]Step7:根據(jù)上述分好的簇，簇內(nèi)節(jié)點以點對點的傳輸方式進行數(shù)據(jù)的傳輸,簇間的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是沒有相關(guān)性的通過公式(5)在簇頭間選擇一條最優(yōu)路徑傳輸?shù)交尽?br> [0014]Step8:每簇分別進行數(shù)據(jù)的采集，當(dāng)傳輸?shù)拇螖?shù)為roundtoupdate的倍數(shù)時,根據(jù)節(jié)點的剩余能量選擇新的簇頭。
[0015]Step9:當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點能量全部消耗完畢之后，整個算法結(jié)束。
[0016]根據(jù)分簇的結(jié)果，參考LEACH算法的簇頭更換的方法，進行數(shù)據(jù)傳輸。各個區(qū)域中的簇頭節(jié)點被選舉出來之后，簇頭節(jié)點利用CSMA協(xié)議對各自區(qū)域的節(jié)點發(fā)送廣播數(shù)據(jù)包，其中包含該節(jié)點成為簇頭的信息，簇群節(jié)點接收到此數(shù)據(jù)包后加入該簇，至此簇建立階段完成。在穩(wěn)定運行階段，普通節(jié)點利用CSMA協(xié)議向其簇頭發(fā)送加入數(shù)據(jù)包。簇頭節(jié)點收到加入數(shù)據(jù)包后，會產(chǎn)生一個TDMA時刻表，為簇內(nèi)所有節(jié)點分配發(fā)送時隙，并將此時刻表向各成員廣播。此后，簇頭節(jié)點即開始接收各成員采集到的數(shù)據(jù)，并將其融合后發(fā)送到基站。
[0017]算法空間復(fù)雜度分析
[0018]算法的空間復(fù)雜度:蟻群中的螞蟻個數(shù)m，路由拓?fù)渲?分簇的簇頭個數(shù)k，隨機分布節(jié)點n，所以，算法總體的空間復(fù)雜度為:
[0019]T = 0(m*k*n) (I)
[0020]時間復(fù)雜度
[0021]在本發(fā)明算法步驟I中，時間復(fù)雜度為
[0022]T = 0(m*NC_max) (2)
[0023]在步驟2中，歐氏距離的時間復(fù)雜度為
[0024]T = (d2*m) (3)
[0025]在步驟3中，參考點和聚類中心更新的時間復(fù)雜度為
[0026]T = (n*k) (4)
[0027]總體時間復(fù)雜度為:
[0028]T = (d2*m+m*NC_max+n*k) (5)
[0029]簇頭數(shù)目的選擇
[0030]假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的總能量為Etotal且網(wǎng)絡(luò)每一輪數(shù)據(jù)傳輸所消耗的總能量為EMund。在理想狀況下(即所有節(jié)點的能耗均相等)，在網(wǎng)絡(luò)的生命周期內(nèi)可進行的數(shù)據(jù)傳輸總輪次R等于
[0031]R = Etotal/Eromd (6)
[0032]當(dāng)Ettrtal固定，則網(wǎng)絡(luò)生命周期取決E_d的大小。假設(shè)在每輪數(shù)據(jù)傳輸中，每個簇成員節(jié)點向簇頭發(fā)送k比特的信息。經(jīng)數(shù)據(jù)融合后，每個簇頭也向觀察者發(fā)送k個比特。則網(wǎng)絡(luò)每輪數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芎氖?br> 【權(quán)利要求】
1.本發(fā)明是一種新型無線傳感網(wǎng)路由算法，該發(fā)明含有以下步驟: (1)對蟻群進行初始化操作，選擇螞蟻數(shù)目，NC_max為最大迭代次數(shù)，m為個螞蟻作為初始中心點，設(shè)初始中心點為(M1, M2,……,Mm)； (2)根據(jù)歐氏距離公式，計算每只螞蟻之間的距離，確定蟻群間的最優(yōu)路徑和聚類中心，并將此中心作為蟻群的歷史最優(yōu)位置； (3)根據(jù)K-medoids法對蟻群的歷史最優(yōu)位置進行新的聚類分析，確定每只螞蟻所在的聚類以及類與類之間的中心點； (4)對形成的新蟻群按照step2的方法，計算每只螞蟻代表的最優(yōu)解，更新蟻群的歷史最優(yōu)位置和全局最優(yōu)解； (5)重新計算螞蟻之間的歐氏距離，確定新的聚類中心Op找到最優(yōu)路徑； (6)如果達到終止條件(取得最終的最優(yōu)聚類中心或者最優(yōu)路徑)，則分簇結(jié)束，否則轉(zhuǎn)向Step3。 (J)根據(jù)上述分好的簇，簇內(nèi)節(jié)點以點對點的傳輸方式進行數(shù)據(jù)的傳輸，簇間的數(shù)據(jù)被認(rèn)為是沒有相關(guān)性的通過公式(5)在簇頭間選擇一條最優(yōu)路徑傳輸?shù)交尽? (8)每簇分別進行數(shù)據(jù)的采集，當(dāng)傳輸?shù)拇螖?shù)為roundtoupdate的倍數(shù)時,根據(jù)節(jié)點的剩余能量選擇新的簇頭。 (9)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點能量全部消耗完畢之后，整個算法結(jié)束。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新型無線傳感網(wǎng)路由算法，其特征在于:所述步驟(2)的是根據(jù)各個螞蟻的歐式距離來幾段最優(yōu)路徑和聚類中心。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新型無線傳感網(wǎng)路由算法，其特征在于:所述步驟(3)在利用數(shù)ACO對最優(yōu)位置不斷修正的。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新型無線傳感網(wǎng)路由算法，其特征在于:所述步驟(4)(5) (6)不斷循環(huán)迭代尋找最優(yōu)的聚類中心。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新型無線傳感網(wǎng)路由算法，其特征在于:所述步驟(7)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的數(shù)據(jù)通訊都是在之前分好的簇內(nèi)進行，這樣減少了分簇時所消耗的能量。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種新型無線傳感網(wǎng)路由算法，其特征在于:所述步驟(8)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的數(shù)據(jù)通訊都是在之前分好的簇內(nèi)進行，這樣減少了分簇時所消耗的能量。
【文檔編號】H04W40/02GK104038976SQ201310066336
【公開日】2014年9月10日 申請日期:2013年3月4日 優(yōu)先權(quán)日:2013年3月4日
【發(fā)明者】彭力, 于丹石, 戴菲菲, 賈云龍 申請人:江南大學(xué)