基于群智能優(yōu)化技術的無線傳感網(wǎng)分簇路由算法研究.pdf

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1、單位代碼：１０２９３密級：公開考皮緣隹碩女訟Ａ考Ｕ命葦－受，ｍ論文題目；基于群智能優(yōu)化技術的無線傳感網(wǎng)分簇路由算法硏究學號１２１２０６３３２２姓名張影影導師ＪＳｇ專業(yè)學位類別工程碩古類型今日制－＇心？專業(yè)一、（領域）控制工程．．．？，？／Ｗ．＇■一論女提交日期．二零五年五月．Ｖ‘、．度．：鄰南京郵電大學學位論文原創(chuàng)性聲明ｉ本人聲明所呈交的學位論文是我個人在導師指導下進行的研

2、巧工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，化不包含為獲得南京郵電大學或其它教育機構的學位或證書而使用過的材料。一同工作的同志對本研巧所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意與我。一。本人學位論文及涉及相關資料若有不實，愿意承擔切相關的法律責任：研巧生簽名：鳴聲日期政＾作南京郵電大學學位論文使用授權聲明本人授權南京郵電大學可Ｗ保留并向國家有關部口或機構送交論文的復印件和電子文檔？：允

3、許論文被查閱和借閱；可將學位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索Ｉ可從采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編本學位論文。本文電子文檔的內(nèi)容和紙質一論文的內(nèi)容相致。論文的公布（包括刊登）授權南京郵電大學研充生院辦理。涉密學位論文在解密后適巧本授權書。研究生簽名；職導師簽名；＿日期；齊AClusteringRoutingAlgorithmforWSNBasedonSwarmIntelligenceOptimizationTechniqueThesisSubmittedtoN

4、anjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByYingYingZhangSupervisor:Prof.JieLuoMay2015摘要作為一種新的信息獲取和處理模式，無線傳感器網(wǎng)絡（WSN）已成為國內(nèi)外關注的研究熱點。由于傳感器節(jié)點本身能量的限制，路由算法的好壞對WSN性能有著重要的影響。分簇機制和路由機制是分簇路由算法中的重要研究內(nèi)容。前者負責對網(wǎng)絡進行拓撲優(yōu)化，即對簇頭數(shù)量、簇頭位置等要

5、素進行合理的配置，后者解決以最佳的路徑將收集到的數(shù)據(jù)傳輸給匯聚節(jié)點。良好的分簇機制和路由機制可以有效均衡網(wǎng)絡的能量消耗，延長網(wǎng)絡的生命周期。本文主要針對WSN分簇路由算法進行研究，主要研究工作如下：（1）在基本粒子群優(yōu)化算法（BPSO）的基礎上，改進了慣性權重和加速因子，給出了改進的粒子群算法（IBPSO）。該算法相對于BPSO算法主要做了兩個方面的改進：在慣性權重中引入個體最優(yōu)和全局最優(yōu)因子，使得粒子能夠根據(jù)收斂情況調整速度大??；針對BPSO算法在迭代后期種群的多樣性急劇減少，容易收斂到局部最優(yōu)解的

6、缺點，改進了加速因子，使得加速因子不再是固定值，而是根據(jù)粒子自身記憶和群體經(jīng)驗在運動中所起到的作用做出動態(tài)調整，從而影響粒子速度的大小。測試函數(shù)結果表明，改進后的IBPSO算法的全局搜索能力和收斂速度都有一定的提升。（2）針對LEACH算法中簇頭選擇的隨機性，從而使網(wǎng)絡中節(jié)點能量消耗不均衡，引入IBPSO算法改進了分簇機制，提出了一種基于改進粒子群優(yōu)化的WSN非均勻成簇算法（PSO-CRA)。首先根據(jù)優(yōu)化目標建立了適應度函數(shù)，將節(jié)點的剩余能量、節(jié)點與匯聚節(jié)點的距離、節(jié)點間的距離等因素考慮進來，然后基于

7、適應度函數(shù)利用IBPSO算法對簇頭選擇進行優(yōu)化，從而得到最優(yōu)簇組。仿真實驗表明，此算法與LEACH算法相比，改善了簇頭隨機選擇造成的節(jié)點能量消耗不均衡，延長了網(wǎng)絡生命周期。（3）針對LEACH算法中簇頭節(jié)點以單跳的方式直接與匯聚節(jié)點進行通信，從而使網(wǎng)絡能耗不均衡，引入蟻群算法改進了路由機制，提出了一種基于改進蟻群優(yōu)化的WSN多跳分簇路由算法（ACO-CRA）。利用蟻群的動態(tài)適應性和尋優(yōu)能力，并將節(jié)點剩余能量和傳輸距離引入蟻群算法中，在簇頭與匯聚節(jié)點之間尋找一條能量高效的最優(yōu)路徑進行通信。仿真結果表明，

8、此算法與LEACH算法相比，在網(wǎng)絡生命周期上有較大的提高。（4）在對分簇機制和路由機制研究的基礎上，結合改進的粒子群算法和蟻群算法，給出了基于改進粒子群和蟻群優(yōu)化的WSN分簇路由算法（PSOACO-CRA）。該算法在成簇階段采用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化簇頭選擇，從而均衡消耗網(wǎng)絡中的節(jié)點能量；在數(shù)據(jù)傳輸階段采用改進蟻群優(yōu)化算法優(yōu)化傳輸路徑，尋找簇頭節(jié)點與匯聚節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)的能量高效的最優(yōu)路徑。仿真結果表明，該算法相對于PSO-CRA、ACO-CRA性能有進一步的提