基于萤火虫算法优化FCM的WSN路由算法

针对无线传感器网络节点能源有限,容易出现能量负载不均衡的问题,提出了一种基于萤火虫算法优化模糊C均值(FCM)的无线传感器网络(WSN)路由算法(FFACM),优化了分簇路由算法中的分簇阶段和簇间路由建立阶段。在分簇阶段,使用萤火虫算法计算初始聚类中心,避免模糊C均值算法因初始聚类中心而陷入局部最优的问题。在选择簇首节点上,建立关于剩余能量和距离的适应度函数,选取适应度值最大的节点作为簇首节点并动态更新。通过计算节点间的链路代价并根据剩余能量和到sink节点的距离建立代价函数,选择代价函数值最小的节点建立簇间多跳路由,使得簇首节点的负载降到最低。从仿真实验结果可知,相比于其他无线传感器网络的路由算法,FFACM算法能有效均衡网络负载,降低节点能耗,从而延长网络的使用周期。     

基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop定位算法

无线传感器网络具有大规模、自组织、可靠性、以数据为中心、集成化等特点,被广泛应用于军事、医疗、矿山监测、安全生产等领域。然而现有的无线传感器网络非测距定位算法还存在定位偏差较大问题。针对上述问题,本文提出一种基于全局人工鱼群算法优化的DV-Hop（Distance Vector Hop）定位算法（DEWF-D）。该算法对非测距定位算法中的DV-Hop算法出现误差的步骤进行优化处理,通过减小算法过程中出现的误差,最终得到较为精准的定位坐标。首先使信标节点以两种不同的通信半径传递消息,将跳数进行精确化处理,以减少跳数带来的误差,然后用最小均方误差准则和误差加权方式计算平均每跳距离,最后利用人工鱼群算法替换三边测量法进行坐标计算,同时又在人工鱼选择下一个位置时引入全局最优信息,并引入人工鱼的吞食行为,提高人工鱼群算法的精度以及收敛速度。通过仿真验证,在不同信标节点密度下,本算法与DV-Hop算法以及其他算法相比定位精度分别提升28.3%、6.9%、12.5%,而在不同通信半径下,定位精度提升了24.4%、7.6%、14.8%。证明DEWF-D算法能有效提升定位精度,解决了定位算法中出现的定位偏差较大问题。