基于蟻群算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)路由路徑構(gòu)建方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種基于蟻群算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)路由路徑構(gòu)建方法，其特征在于，包括：步驟1，隨機(jī)選舉簇頭；步驟2，計(jì)算各簇頭之間的距離、及各簇頭與Sink節(jié)點(diǎn)之間的距離；步驟3，建立禁忌表和螞蟻預(yù)測(cè)能量表，其中，所述螞蟻預(yù)測(cè)能量表用于記錄各個(gè)簇頭的當(dāng)前剩余能量；步驟4，確定下一跳節(jié)點(diǎn)，并更新所述螞蟻預(yù)測(cè)能量表；步驟5，重復(fù)所述步驟4，直到螞蟻遍歷所有節(jié)點(diǎn)，并更新信息素；步驟6，多次循環(huán)執(zhí)行步驟3至步驟5，從而得到一樹(shù)枝狀路徑，所述樹(shù)枝狀路徑即為所述最優(yōu)路由路徑。本發(fā)明的方法記錄無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中所有傳感器節(jié)點(diǎn)的距離，以及實(shí)時(shí)簇頭剩余能量，使蟻群尋找到全局最優(yōu)路徑，從而提高了網(wǎng)絡(luò)的性能和生命周期。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于蟻群算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)路由路徑構(gòu)建方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于蟻群算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)路由路徑構(gòu)建方法。
【背景技術(shù)】
[0002]無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量有限，因此能量問(wèn)題是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSNs)應(yīng)用中的核心問(wèn)題。一個(gè)高效的低功耗的路由協(xié)議能有效減少網(wǎng)絡(luò)的能量消耗，延長(zhǎng)WSNs的生命周期，因此路由算法成為國(guó)內(nèi)外WSNs的研究熱點(diǎn)。
[0003]WSNs的路由協(xié)議可以分為平面路由和層次路由，層次路由算法是WSN中運(yùn)用比較廣泛的路由算法。LEACH算法是最早提出了的一個(gè)比較成熟的分簇路由算法，也是最具有代表性的分層路由算法。
[0004]許多分簇路由協(xié)議例如SEP、PEGASIS、IEAOK:(LEAO^entralized)和 IEAOH7(IEAOffixed)等協(xié)議都是在IEACH的基礎(chǔ)上發(fā)鵬來(lái)的。但游在一定的不足，IEACH協(xié)議隨機(jī)輪流的選擇簇首，并且簇首與基站直接通信，導(dǎo)致簇首分布不均勻，單驅(qū)信造成巨大會(huì)辦。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的是提供一種可提高網(wǎng)絡(luò)的性能和生命周期的基于蟻群算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)路由路徑構(gòu)建方法。
[0006]為解決上述技術(shù)問(wèn)題，作為本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種基于蟻群算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)路由路徑構(gòu)建方法，其特征在于，包括:步驟1，隨機(jī)選舉簇頭；步驟2，計(jì)算各簇頭之間的距離、及各簇頭與Sink節(jié)點(diǎn)之間的距離；步驟3，建立禁忌表和螞蟻預(yù)測(cè)能量表，其中，所述螞蟻預(yù)測(cè)能量表用于記錄各個(gè)簇頭的當(dāng)前剩余能量；步驟4，確定下一跳節(jié)點(diǎn)，并更新所述螞蟻預(yù)測(cè)能量表；步驟5，重復(fù)所述步驟4，直到螞蟻遍歷所有節(jié)點(diǎn)，并更新信息素；步驟6，多次循環(huán)執(zhí)行步驟3至步驟5，從而得到一樹(shù)枝狀路徑，所述樹(shù)枝狀路徑即為所述最優(yōu)路由路徑。
[0007]進(jìn)一步地，所述步驟I中，簇頭的選擇為按一定概率使每個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)在預(yù)定的輪數(shù)中當(dāng)選次數(shù)相當(dāng)。
[0008]進(jìn)一步地，所述步驟I包括:為每個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)，如果該隨機(jī)數(shù)小于閾值，則該簇頭節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭。
[0009]進(jìn)一步地，所述閾值的計(jì)算公式如下:
[0010]
【權(quán)利要求】
1.一種基于蟻群算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)路由路徑構(gòu)建方法，其特征在于，包括: 步驟I，隨機(jī)選舉簇頭； 步驟2，計(jì)算各簇頭之間的距離、及各簇頭與Sink節(jié)點(diǎn)之間的距離； 步驟3，建立禁忌表和螞蟻預(yù)測(cè)能量表，其中，所述螞蟻預(yù)測(cè)能量表用于記錄各個(gè)簇頭的當(dāng)前剩余能量； 步驟4，確定下一跳節(jié)點(diǎn)，并更新所述螞蟻預(yù)測(cè)能量表； 步驟5，重復(fù)所述步驟4，直到螞蟻遍歷所有節(jié)點(diǎn)，并更新信息素； 步驟6，多次循環(huán)執(zhí)行步驟3至步驟5，從而得到一樹(shù)枝狀路徑，所述樹(shù)枝狀路徑即為所述最優(yōu)路由路徑。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟I中，簇頭的選擇為按一定概率使每個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)在預(yù)定的輪數(shù)中當(dāng)選次數(shù)相當(dāng)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟I包括: 為每個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)，如果該隨機(jī)數(shù)小于閾值，則該簇頭節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述閾值的計(jì)算公式如下:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4包括: 在搜索表范圍內(nèi)，根據(jù)螞蟻轉(zhuǎn)移概率隨機(jī)選擇下一跳節(jié)點(diǎn)，并更新所述螞蟻預(yù)測(cè)能量表; 判斷隨機(jī)選擇的所述下一跳節(jié)點(diǎn)是否在禁忌表中； 如果隨機(jī)選擇的所述下一跳節(jié)點(diǎn)不在禁忌表中，則將其加入禁忌表，將將其作為下一跳節(jié)點(diǎn)； 如果隨機(jī)選擇的所述下一跳節(jié)點(diǎn)在禁忌表中，則從不在禁忌表中的節(jié)點(diǎn)中，任意選擇一節(jié)點(diǎn)作為下一跳節(jié)點(diǎn)，并將其加入禁忌表。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，在搜索表范圍內(nèi)，所述螞蟻轉(zhuǎn)移概率根據(jù)下式確定:
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟5中，采用如下規(guī)則更新信息素τ:

【文檔編號(hào)】H04W40/10GK103781146SQ201410029602
【公開(kāi)日】2014年5月7日 申請(qǐng)日期:2014年1月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月22日
【發(fā)明者】龍承志, 廖莎, 周曉明 申請(qǐng)人:南昌大學(xué)