1、 瓻 ，南 大 学学位论文版权使用授权书朐谝陨舷嘤娇蚰诖颉薄獭一幺奇乡吞 日期：少，矽年乡月日别币签氢了碾方案：基于最大数量数据的最短路径选择原有蚁群算法，在数据包开销上，菶 ， ， ，目 录本章小结基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法研究最大数量最短路径路由算法流程仿真实验和结果分析表。由于无线传感器网络在其涉及和应用的领域有着极其高度的学科交叉，在多个领域也显示出了非常具有影响力的作用，在当前世界备受关注。它综合了现代网络、无线通信、传感器、分布式处理等技术，主要技术包括：如何利用传感器之间协作的检测、感知、采集环境监测到的信息，经相关嵌入式系统协作加工处理后，通过自组织和多跳的方式传输到
2、汇聚节点，并由汇聚节点对传感器节国内外研究现状无线传感器网络作为人们现阶段关注的多学科相互交叉的新兴研究领域，弓作战需要，由美国国防高级研究项目署等。随着美基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法研究近几年开始出资赞助基于群体智能模拟的相关研究项目，并在一些高等院校开设本文研究的内容和目的行评价。本文结构安排第三章针对基本蚁群算法存在的不足进行改进蚁群算法的无线传感器网络优化研究。详细分析了基本蚁群算法应用在无线传感器网络中的不足，在此基础上，提出了在现有蚁群算法基础上，分两组蚂蚁寻址优化的若干策略并实现，最后进行仿真实验并分析结果。体性能，经仿真对比验证了算法的高效性。引言缤。基于蚁群算法的无线
3、传感器网络路由算法研究衅鞯D？指令。尴叽渫诺D？赏纭和无线收发器构和组成可能由于不同的需求，有着不一样的组成。一般来说，无线传感器节点都是由传感器单元模块、处理器单元模块、无线传输通信单元模块和能量供给单元模块构成的，除此之外，有些传感器节点还由于需求附加了其他一些单元模块如：用于多媒体感知的声音采集单元模块、图像采集单元模块、持续电源供电系统单元模块、移动系统单元模块以及定位系统单元模块等。以上五层结构的功能是：的基础上为传输层服务。网络层在整个无线传感器网络中负责为数据的发送选择最佳方案，并以数据为中心建立路由，从而有效且快速的组织位于传感器部署区域内的各个节点。网络层收集数据，并以数据融
4、合的方式提取出有效的信息，经汇聚节点传输给观察者。大多数传感器节点无法直接与网关进行数据的交换和信息的传递，所以它们借助邻居节点以多跳的方式传输数据至节点的方式是非常重要的，而网络层的核心问题正是传感器节点组成网络的方式和网络的拓扑结构。另外，对于“以数据为中心”建立路由是由于观察者不会关心整个网络中在无线传感器网络中，无线传感器节点的能源储备和通信带宽一般来说都是极其有限的。但是，部署的传感器节点往往拥有极其庞大的数量，且分布密度十分大，所有采集和处理完的数据为了到达汇聚节点也需要通过多跳的方式进行传输。因此，怎样使得数据信息更加节能和快速的到达目标节点，是路由协议选择算法在网络层设计的一个
5、重大任务。无线传感器网络的路由协议应具备的两个功能：基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法研究基于上文介绍的无线传感器网络路由协议应该具备的功能，区别于传统意义 尴呔钟蛲，在设计过程中应该具备以下几个特点【】：改进。兰踂路由协议的性能指标基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法研冗路由协议。图无线传感器网络路由协议主要分类蚁群算法蚁群算法 ”中第一次阐述了蚁群算法。其原理是基于一种仿生基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法研究以下图为例，从蚁穴通往食物中间有一个障碍物，将路径分成两条，其中左侧一条较长，而右侧一条较短。假设蚂蚁一开始从蚁穴通往食物觅食过程中选择这两条路径的几率相同，那么在觅食阶段的最初
6、，这两条路径上通向食物端的蚂蚁数量是相同的缤。随着觅食的进行，右侧较近路径上的蚂蚁能够更快的到达觅食区，从而更快的结束觅食而返回巢穴；而左侧较远路径上的蚂蚁到达食物的时间就更长，返回蚁穴的速度更慢，从而结束觅食返回巢穴的时间间隔也越长。依照上述判断，蚂蚁在沿着右侧路径进行往返食物和蚁穴的重复频率更高，从而在选择数量相同的情况下，出现在右侧的蚂蚁在单位时间内更多。由于信息素是在单位时间上按照一定速度挥发的，从而右侧较近路径上的蚂蚁较之左侧较远路径上的蚂蚁撤下的信息素就积累越多，当后续前进的蚂蚁在从蚁穴前往食物的路程中遇到分叉路口需要选择左右路径通过时，它们就会遵从信息素更高的原则，选择右侧道路通
7、行。这样右侧较近路径上的蚂蚁被吸引过来的就更多，从而撒下更多的信息素与此同时，由于信息素会按照一定比例在单位时汜。，基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法研究的城市。则表示一个启发函数，它的计算式为：一鱢畄，释放在从鞘械絡城市路上的在提出蚁群算法之后，又陆续提出了基于蚁群算法对于蚂蚁数量模型迹绻趉只蚂蚁在本次算法中经过，初始化煲螹修改榘忌表图蚁群算法的程序结构流程图觯侯绻趉只蚂蚁在本次算、法中经过， 基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法研冗留整体的信息素。所以蚂蚁周期模型信息素浓度将和行走的路径的总长度之和有关，而蚂蚁数量模型和蚂蚁周期模型是在行走的过程中释放信息素。从上述三种蚁群算法模型中可以发现，在求解差旅商人问题的时候，蚂蚁周期模型相对于其他两种模型有着明显的优势，所以一般情况使用时经常利用公式来作为蚁群算法的算数模型。本章小结
