无线传感器网络节点监测环境、收集数据、处理数据,通过自组织网络形式将数据传回平台以供分析使用,应用价值非常高。但是网络中节点独立,无能量来源,这就极大限制了无线传感器网络的使用周期和应用场合,导致能耗问题成为无线传感器网络实际应用和广泛推广的短板,高效节能成为无线传感器网络路由算法设计的关键。蚁群算法能够为无线传感器网络高效快速的寻找到一条最优路径。通过在蚁群算法中的概率选择公式引入节点剩余能量,可以有效控制节点能耗,且能保证满足最优路径中节点剩余能量较高,消耗能量最少等条件。正是因为蚁群算法的这些优势恰到好处地满足无线传感器网络需求,二者互相结合必将提高处理问题的能力,将蚁群算法应用在无线传感器网络中具备广泛的理论基础和重要的研究价值。针对现有的蚁群算法无法保证路径最终收敛,节点能量过度消耗,路径上存在无关节点等情况。本文首先通过引入动态半径搜索因子和能量预测因子,提出了改进的蚁群算法DEARA:一方面动态半径搜索因子能够保证蚁群算法最终收敛并提高了蚁群算法的收敛效果;另一方面能量预测因子使得节点能耗均匀且不会出现消耗完节点剩余能量却不能成功传输完整数据的情况。但是在DEARA算法收敛路径中仍然存在部分反方向的无关节点,因此在DEARA算法基础上通过引入方向因子提出了DDEARA算法,避免无关节点的选取。(1)动态搜索因子。动态半径搜索因子使得蚂蚁在当前半径圆内找不到下一跳候选节点时,即可通过扩大搜索半径直至能够找到下一跳候选节点为止,从而保证了蚁群算法的收敛性和收敛效果。传统蚁群算法中搜索半径可能取固定值,这样蚁群算法的收敛严重依赖于节点的分布情况,若节点分布不均匀则蚁群算法可能无法收敛。因此动态半径搜索因子寻找下一跳候选节点能够提高蚁群算法的收敛性。(2)能量预测因子。在蚂蚁选择下一跳节点前进行预测,即提前对候选节点的剩余能量值进行判断,分析其能否支持成功传输一次完整的数据包,若节点剩余能量不足以完成一次数据传输则舍弃。引入节点能量预测因子,避免节点能量不足时仍被超负荷使用的不合理现象,即当消耗完某个节点的所有能量,却未能成功传完所有数据,违背现实意义。(3)方向因子。每一代蚂蚁在进行最优寻路的过程中,不是完全的没有方向的搜索,而是整体沿着初始节点和终端节点连线正方向上进行寻点。蚂蚁在寻找下一跳候选节点过程中引入方向因子,带有方向性的寻点,避免了反方向的无关节点被选中为下一跳候选节点,减小最优路径距离,节约节点能耗,提高算法寻优效能。仿真结果显示经过“三步递进式”优化的蚁群算法,首先,使得最终的最优路径长度较短,经过的中间节点数目适中且位置分布均匀。其次,使得节点能耗较少,不会出现某区域节点集中死亡的现象。最后,使得路径上没有反方向的无关节点存在,减小路径长度,节约节点能耗。“三步递进式”蚁群算法DDEARA寻优能力更强且寻优效果更好,提高了无线传感器网络的使用性能和寿命。