基于微分-蟻群算法WSN路由協(xié)議的研究.pdf

1、作為物聯(lián)網(wǎng)重要支撐技術(shù)之一的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)，是一個目前在國內(nèi)外都備受歡迎的前沿?zé)狳c研究方向，多年以來仍舊遍及諸多重要領(lǐng)域，如特殊地區(qū)的遠程監(jiān)控、軍事戰(zhàn)斗、國防建設(shè)、環(huán)境監(jiān)測等，與生活息息相關(guān)。而路由算法作為支撐網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)年P(guān)鍵技術(shù)，已經(jīng)隨著網(wǎng)絡(luò)新技術(shù)的出現(xiàn)而發(fā)展起來。因為WSN所采用的傳感器節(jié)點制作成本低、體積小、微電池能量供應(yīng)維持時間較短且不易更換，所以在設(shè)計路由協(xié)議時應(yīng)把重心放在節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能量上面，進而能夠有效地提高網(wǎng)絡(luò)能源利

2、用率和延長網(wǎng)絡(luò)生命周期。
　　蟻群優(yōu)化算法作為一種求解組合優(yōu)化問題的算法，動態(tài)適應(yīng)性強，與無線傳感器網(wǎng)絡(luò)特點極其相似，受到學(xué)術(shù)界的極大關(guān)注。本文通過研究和比較國內(nèi)外設(shè)計的幾類利用基本蟻群算法優(yōu)化的WSN路由協(xié)議，發(fā)現(xiàn)其有著共同弊端，即搜索時間長、尋找最優(yōu)路徑過程慢且易陷入部分最優(yōu)。據(jù)此本文設(shè)計了蟻群優(yōu)化與微分進化算法相融合的DEACO路由協(xié)議:將螞蟻群體在路途中留下的“信息素”作為微分進化算子的作用對象，進而利用微分進化算法產(chǎn)生較

3、優(yōu)解;繼而借助蟻群優(yōu)化算法并行計算的特點和正反饋特性做進一步的求解;最后再利用微分進化算法中的隨機偏差擾動產(chǎn)生新個體的方式對之前留下的信息素量進行優(yōu)化，以期獲得更好的信息素分布，進而得到最優(yōu)路徑。
　　微分進化智能算法具備很高的全局尋優(yōu)能力，尤其是解決組合優(yōu)化問題時表現(xiàn)出的優(yōu)于大多智能算法的整體性能，且受控參數(shù)少。本文期望通過將此算法與蟻群優(yōu)化算法結(jié)合得到新協(xié)議來彌補單純采用基本蟻群優(yōu)化算法設(shè)計的WSN路由協(xié)議的不足，進而有效延長

4、WSN的生存時間，提高網(wǎng)絡(luò)整體服務(wù)質(zhì)量。為了驗證算法的有效性，本文采用網(wǎng)絡(luò)仿真器NS2對提出的新協(xié)議DEACO進行仿真驗證，并與ACO路由協(xié)議進行對比分析。
　　本文采用三種性能指標來衡量兩種協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量QoS性能，分別是網(wǎng)絡(luò)的吞吐量、網(wǎng)絡(luò)丟包率以及平均端到端傳輸時延;為了更充分說明本文提出WSN路由協(xié)議的合理性，在仿真最后給出了兩種協(xié)議的能量損耗對比曲線。針對仿真結(jié)果里的Trace文件編寫其對應(yīng)的gawk代碼，分析結(jié)果便是