自适应遗传算法在WSN移动代理路由策略应用研究

研究了改进的自适应的遗传算法对无线传感器网络中的移动代理迁路由优化策略;针对传统遗传算法在解决优化问题时,容易导致算法早熟而陷入局部最优解,提出了一种新的对各遗传算子进行改进的方法,同时将融合数据处理时间加入到适应度函数中,定义了一种新的使用自适应遗传算法来设计WSN移动代理的迁移路径的算法;对300*300矩形监控区域进行仿真,结果证明文中方法具有较高的计算效率,且与标准遗传算法相比,文中方法在传输能耗以及处理时间都具有较大优越性。     

WSN中一种用于频谱检测的节点选择与路由算法

针对无线传感器网络中的频谱检测问题,首先采用基于能量的检测器获取各个传感器节点的信息数据,然后提出一种用于频谱检测的节点选择和路由算法。该算法在给定的能量约束下迭代选择最优的传感器节点集合形成一颗能量有效的路由树。在路由树中。各个母结点通过对数似然比对各子结点的信息进行融合后发往查询结点,由查询节点来决定主要用户是否占用了频带。从而在给定的虚警率和传感器网络发送信息所需能耗的情况下,最大化查询结点的总检测率。仿真实验结果表明算法是有效的,在检测率及网络生命周期等方面都要优于传统的方法。     

基于LEACH协议簇头选择算法的改进

LEACH是一种将整个网络的能量负载平均分配到每个节点,从而降低能耗、延长网络生命周期的低功耗自适应分簇聚类路由协议.针对组网过程中存在簇头分布不均及其选取方法不足的问题,提出了基于LEACH簇头选择机制的改进算法,该算法利用等角度分区避免簇头分布不均的问题,根据簇内各节,最剩余能量决定簇头的选取.仿真结果表明,改进后的算法具有更高的能量使用率和更长的生存时间.     

一种改进的基于WSN独立分簇的路由协议

针对现有WSN分簇路由算法的不足均衡网络能量消耗,引入一种新的基于竞争机制的无线传感器网络分簇路由协议,利用"屏蔽效应"控制簇头在簇中的分布和各簇成员节点数目,同时采用独立的簇头选举制度按轮仅在簇内广播簇头信息来减少簇头选举次数从而进一步节省能量。并采用基于阈值的单跳与多跳相结合的簇间通信方式。当与现有协议比较结果表明,新算法有效解决簇头分布不均的问题,能更好的均衡节点能量负载,其能量有效性也得到了很大的提高,延长了网络寿命。     

WSN中基于LEACH的改进路由协议

针对LEACH协议中簇首分布不均匀和节点能量消耗不均衡的问题,为了提高节点能量利用率,延长网络运行周期,提高节点在网络运行过程中的存活率,提出了一种LEACH-NE改进算法。该算法综合考虑节点到基站的距离及节点的剩余能量等因素确定最佳簇首个数,然后通过考虑能量因素来优化簇首选择。仿真结果证明了改进后的路由协议在网络运行周期和网络能量消耗方面优于LEACH协议。     

基于LEACH的WSN簇头优化策略

针对无线传感器网络(WSN)能量和节点分布不均匀的问题,提出一种基于低功效自适应集簇分层(LEACH)协议的WSN簇头优化策略。在二次簇头选择机制下,对保护性能最差的节点进行优化,从大于簇内平均能量的节点中,寻找距离簇内性能最差的节点,将与其最近的节点选为簇头,由此形成簇头间多跳最优通信方式。实验结果表明,该策略能减少节点能量消耗,延长网络生命周期。     

能量感知的WSN节点分类控制路由算法

在无线传感器网络中,基于能量感知的路由算法(GEAR)可以在一定程度上均衡节点间的能量消耗,但不适用于节点初始能量不同的异构网络,而且数据传输时产生的折线效应会增加路由的延时.基于此,提出一种新的基于能量感知的节点分类控制路由算法(CEAR),算法首先通过定义的能量阈值计算公式,周期性地将普通节点分为骨干节点和独立节点...     

一种能量均衡有效的WSN分簇路由算法

为减少无线传感器网络分簇路由协议中簇内的平均能耗,解决汇聚点附近簇头能耗不均的问题,提出BEERA路由协议,设计其能量消耗模型及路由算法。给出其最优竞争半径的计算、簇头节点的选举、簇间转发路径的建立及簇的生成方法。仿真结果表明,与LEACH等协议相比,新的路由协议能有效地延长网络生存周期,稳定期的持续时间提高19.6%~129%,进入HRD阶段的轮数提高22.8%~58.6%,具有较高的可行性和稳定性。     

改进的WSN节能分簇多跳路由算法

LEACH算法是WSN中典型的单跳分簇路由算法,本文针对LEACH算法的缺点,提出了一种改进的节能分簇多跳路由算法.该算法采用层次分析法确定节点度数、节点间的通信距离、节点剩余能量和节点距基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举中引入这四个因素,每一轮的簇首选举结束后,利用遗传算法寻找出一条遍历所有簇首节点和基站的最优路径,该算法实现了簇首以多跳通信方式向基站传输数据的功能.仿真结果表明,该算法在网络能耗、生存周期和能量均衡性方面均优于CECA、LEACH-GA和LEACH算法,达到了能量均衡和延长了网络生存周期的目的.     

能量优化的无线传感器网络LEACH算法

针对无线传感器网络(WSNs)的经典路由算法LEACH中存在簇头节点选举不合理,导致节点加速死亡、网络寿命缩短的问题,提出了基于能量和连通度的LEACH(LEACH-EC)算法.该算法主要在簇头选举时,同时引入节点的剩余能量和连通度两个因子,采用修改阈值的方法,优化簇头选举,从而避免低能量和低连通度节点担任簇头的可能性.仿真实验结果表明:该算法均衡了整个网络能量消耗的比例,延长了节点和网络的寿命.     

基于遗传算法的无线传感器网络路由协议研究*

针对无线传感器网络能量受限、建立高效路由困难等特点,将遗传算法应用于无线传感器网络路由协议中,提出了一种快速构建无线传感器网络最优路径方法。采用可变长度染色体编码,采取选择、交叉和变异操作,充分利用基站的信息资源和强大计算功能,逼近无线传感器网络最优路径。仿真结果表明,基于遗传算法的无线传感器网络路由协议可以有效延长无线传感器网络的生命周期,改善网络性能。     

基于蚁群的无线传感器网络路由算法

针对无线传感器节点能量、通信能力及计算能力有限等特点,将蚁群算法应用于无线传感器网络,提出一种改进的蚁群路由算法,考虑了节点的能量、距离、通信半径和传输方向等参数.实验结果表明:该算法有效地减少了网络能量消耗、节点死亡数、路由跳数和数据传输的路径长度,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。     

无线传感器网络的成簇算法

如何合理、有效地利用成簇算法使得网络节点具有均衡的负载和较小能耗率成为当前无线传感器网络研究领域的热点问题之一。根据无线传感器网络的分簇机制,着重从簇首的选举、簇组织和簇的路由三个方面系统地分析了当前典型的成簇算法,对算法的特点和适用情况进行了比较分析,并指出了目前算法存在的问题和需要进一步研究的内容。     

基于贪婪-改进果蝇算法的无线传感器网络路由协议

针对无线传感器网络(WSNs)中簇首选择和传输问题,基于贪婪和改进果蝇算法提出一种新型网络路由协议CRP-FOAGA.该协议结合节点位置和剩余能量建立适值函数,通过改进果蝇算法实现适值函数的最优求解,利用贪婪算法实现簇头节点的多跳传输.仿真结果表明:该算法合理规划了簇头节点分布,降低了网络能耗,提升了网络的寿命,具有更好的性能.     

一种优化算法物联网技术分布式协作路由研究

研究无线传感器网络分布式协作优化问题。针对无线传感器网络资源利用率和传输效率低下等问题,建立了一种基于遗传优化算法的无线信道质量预测的分布式优化协作路由技术。该技术充分利用遗传算法,采用启发式方法建立无线链路信道信噪比预测模型,然后根据信道质量选择最优者作为协作节点,以较小代价在动态无线网络拓扑中搜寻到最优路由。数学分析表明,遗传算法收敛速度快、可靠性高,可以准确地预测无线链路质量;同时该协作路由技术对无线传感器网络具有更好的适应性,并有效延长了网络生命周期。     

基于遗传算法的WSNs多路径路由优化

对WSNs的拓扑结构进行分析,建立其路由网络模型,结合遗传算法基本原理,提出了一种求解WSNs最优多路径路由算法。该算法采用可变长度染色体编码,采取选择、交叉和变异操作,充分利用基站的信息资源和强大功能,全局优化了WSNs多路径路由。仿真结果表明,该优化机制有效延长了WSNs的生命周期,改善了网络性能。     

基于免疫机制的无线传感器网络路由优化

针对无线传感器网络节点能量受限,路由协议鲁棒性不强的特点,提出了一种基于免疫机制的路由优化算法。利用组播理论与人工免疫全局优化性能,建立路由优化与免疫系统映射关系,设计路由优化算法中的抗体表示、克隆繁殖、克隆选择和基因变异等免疫规则,并从计算方式、局部收敛预防和鲁棒性三方面分析算法的性能。仿真验证了算法的有效性。     

拥塞敏感的无线传感器网络路由算法

如何延长无线传感器网络的生命周期是一个重要的挑战.提出了一种新的拥塞敏感的路由算法,该算法充分考虑了路由选择过程中的数据负载与邻节点的缓存、信道竞争等状态的关系,每个节点以此计算一个能反映本地拥塞状态的权值,节点选择权值最高的下游节点作为下一跳来平衡下游节点的能耗和数据负载,同时降低下游节点的拥塞可能性.模拟实验表明:...     

无线传感器网络LEACH算法的改进

针对低功耗自适应集分簇算法(LEACH)簇头选取随机、未考虑节点到基站的距离、节点分布不合理、耗能不均匀等问题,提出一种改进的LEACH算法。优化成簇阶段簇头节点的选取函数,在该阶段,引入分簇中节点的分布情况、节点距离基站的远近及基站接收消息的有效半径等因素;传输阶段完成后,在头节点选取函数中加入节点能否重复当选为头节点的条件。仿真结果表明,改进的算法相比于原算法生命周期提高了36.4%,增加了节点数据包的传输,减少了网络的能量消耗,延长了网络生存时间。