【摘 要】
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无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)作为本世纪前沿技术,能够对特定区域进行实时数据监控,极大拓展了人类的感知能力,从而被广泛应用于不同需求的实际领域中。但因监控区域常处环境恶劣地区且无线充电技术尚未发展完全,导致网络中节点能量不能及时进行二次补充,因此设计有效的路径规划算法从而减少节点能耗已成为本领域的研究核心。本文以路由路径作为研究对象,结合混沌蚁群算法的唯一
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无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)作为本世纪前沿技术,能够对特定区域进行实时数据监控,极大拓展了人类的感知能力,从而被广泛应用于不同需求的实际领域中。但因监控区域常处环境恶劣地区且无线充电技术尚未发展完全,导致网络中节点能量不能及时进行二次补充,因此设计有效的路径规划算法从而减少节点能耗已成为本领域的研究核心。本文以路由路径作为研究对象,结合混沌蚁群算法的唯一遍历性、自适应性与高精度搜索等特点,针对路径长度过大、网络能耗不均衡和求解精度不高等问题,进行以下具体研究工作:(1)提出基于混沌蚁群的区域路径规划算法(Area Routing Chaotic Ant Colony,ARCAC)。该算法首先以扇区为单位,能够选择兼顾剩余能量和路径长度的每跳节点,并在混沌蚁群算法的基础上,通过引入势与熵因子增强种群内感知能力,从而避免种群陷入局部最优,有效提高求解精度;最后通过自适应扰动和带方向的双向选择策略对解集进行二次优化,保证当前最优路径生命周期,但因其初期计算量稍大导致种群总体收敛速度较慢。(2)提出基于混沌最大最小蚁群的路径规划算法(Chaotic Max-min Ant Colony,CMAC)。针对ARCAC中收敛速度较慢的问题,在保证路径适应度的基础上,该算法首先基于最大最小蚁群算法得出已停滞的局部最优解集;其次设置二维Tent映射作为混沌发生器,结合混沌特性对该解集进行唯一性搜索,从而跳出局部最优并提高求解精度;最后通过交叉替换策略保证当前最优路径的生命周期,减少因多余迭代产生的能耗。(3)为验证两种算法的有效性,依次应用于不同WSN路径规划模型中进行分析。在C/S多跳模型中,ARCAC较CMAC与其他同类算法,分别延长近0.83%与6.71%的网络生命周期;为更好分析路由路径性能,降低C/S多跳模型中数据传输能耗高的影响,在移动代理模型中,CMAC较ARCAC与其他同类算法,分别延长近5.42%与7.16%的网络生命周期。仿真实验结果表明,在小型WSN环境中,两类算法能够有效控制路径长度和节点能耗,从而延长网络生命周期,均具有一定的优化效果。但就综合性能而言,CMAC 优于 ARCAC。图[22]表[13]参[92]
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