本文關(guān)鍵詞：改進蛙跳算法的WSN路由協(xié)議研究

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【摘要】：隨著無線通信和微電子機械系統(tǒng)(MEMS)以及人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,人類已經(jīng)逐漸步入互聯(lián)網(wǎng)+的時代。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)很快地應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中,引起了國內(nèi)外學術(shù)科研機構(gòu)商界和商界的廣泛關(guān)注,主要歸因于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的自我組織能力、動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)以及大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)等特點。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)就是由大量廉價、無處不在的、具備無線通信和計算能力的微小型傳感器節(jié)點構(gòu)成的無線自組織網(wǎng)絡(luò)。主要是通過整個網(wǎng)絡(luò)各處的傳感器節(jié)點分布合作式接收、匯聚和處理節(jié)點的數(shù)據(jù)信息。然而,無線傳感器節(jié)點自身有限的能量是其致命的弱點,影響整個網(wǎng)絡(luò)的生命周期,所以設(shè)計合適的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議是至關(guān)重要的,合理有效的分簇路由協(xié)議算法對減少無線傳感器節(jié)點能耗提高節(jié)點能量利用率是十分必要的。本文簡介蛙跳算法的原理,并分析總結(jié)他人研究成果上得出蛙跳算法應(yīng)用于WSN路由協(xié)議中的優(yōu)勢,同時也指出了蛙跳算法的缺陷,進而對其進行改進。為了改進蛙跳算法的族群內(nèi)部局部最優(yōu)能力,本文引進了模擬退火算法的Metropolis判別準則,并且提出一種雙向環(huán)遷移機制以提高該算法跳出局部最優(yōu)能力改善了蛙跳算法,提出了一種新的算法SFSLA算法。通過MATLAB軟件對高維單峰函數(shù)和高維多峰函數(shù)進行求解分析,實驗結(jié)果表明SFSLA比SFLA、ISFLA在迭代速度還有精度方面更勝一籌,同時在“早熟”現(xiàn)象上也表現(xiàn)不俗。驗證了SFSLA算法的優(yōu)越性,為下文提出改進的路由協(xié)議打下扎實的理論基礎(chǔ)。論文最后總結(jié)已有的各類分簇路由協(xié)議后,提出了一種改進蛙跳算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議。該算法結(jié)合傳感器節(jié)點本身剩余能量和位置建立適應(yīng)度函數(shù),通過改進蛙跳算法實現(xiàn)適應(yīng)度函數(shù)的最優(yōu)求解,從而獲得合適的分簇,并且在簇頭節(jié)點數(shù)據(jù)傳輸時采用單跳與多跳路由混合的新的路由方式。使用OPNET仿真軟件對LEACH協(xié)議、SFLA協(xié)議進行模擬仿真實驗。對比分析實驗結(jié)果表明改進后的路由協(xié)議在簇頭分布、降低網(wǎng)絡(luò)能耗,延長網(wǎng)絡(luò)的生存周期、提高能耗均衡度、降低網(wǎng)絡(luò)時延方面有明顯的優(yōu)勢。
【關(guān)鍵詞】：無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 模擬退火算法 蛙跳算法 分簇 雙向環(huán)
【學位授予單位】：上海海洋大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP18;TP212.9;TN929.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章：緒論9-14
• 1.1 課題背景及意義9-10
• 1.1.1 課題的研究背景9
• 1.1.2 課題研究的意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的主要內(nèi)容和的組織結(jié)構(gòu)12-14
• 1.3.1 本文研究的主要內(nèi)容12
• 1.3.2 本文的結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第二章：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)14-19
• 2.1 WSN的體系結(jié)構(gòu)14-18
• 2.1.1 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)14-15
• 2.1.2 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點體系結(jié)構(gòu)15-16
• 2.1.3 無線傳感網(wǎng)絡(luò)能耗結(jié)構(gòu)16-17
• 2.1.4 無線傳感網(wǎng)絡(luò)的通信體系結(jié)構(gòu)17-18
• 2.2 本章小結(jié)18-19
• 第三章：WSN路由協(xié)議的相關(guān)研究19-27
• 3.1 WSN路由協(xié)議的特點19
• 3.2 WSN路由協(xié)議的設(shè)計的性能指標19-20
• 3.3 WSN路由協(xié)議的分類20-25
• 3.3.1 經(jīng)典WSN路由協(xié)議20-25
• 3.3.2 經(jīng)典的WSN路由協(xié)議的總結(jié)對比25
• 3.4 本章小結(jié)25-27
• 第四章：改進蛙跳算法的研究27-40
• 4.1 蛙跳算法的簡介27
• 4.2 蛙跳算法原理27-30
• 4.3 蛙跳算法應(yīng)用WSN的優(yōu)勢30-31
• 4.4 蛙跳算法的優(yōu)缺點31
• 4.5 SALF算法的改進31-34
• 4.5.1 概述31-32
• 4.5.2 模擬退火算法的Metropolis準則32
• 4.5.3 族群間的雙向環(huán)形遷移結(jié)構(gòu)32-33
• 4.5.4 基于模擬退火的雙向環(huán)蛙跳算法步驟33-34
• 4.6 SALSA算法的實驗分析34-38
• 4.6.1 經(jīng)典測試函數(shù)34
• 4.6.2 迭代次數(shù)的對比試驗34-38
• 4.6.3 精度對比試驗38
• 4.7 本章小結(jié)38-40
• 第五章：改進的路由協(xié)議的設(shè)計與仿真40-57
• 5.1 提出新的改進協(xié)議40-42
• 5.1.1 改進蛙跳算法的分簇40
• 5.1.2 數(shù)據(jù)傳輸路由協(xié)議40-42
• 5.2 仿真軟件OPNET的介紹42-43
• 5.3 實驗和分析43-50
• 5.3.1 建立網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)43-44
• 5.3.2 定義包格式44
• 5.3.3 進程模型44-47
• 5.3.4 節(jié)點模型47-50
• 5.4 仿真結(jié)果分析50-56
• 5.4.1 參數(shù)設(shè)置50
• 5.4.2 實驗性能指標50-52
• 5.4.3 仿真結(jié)果及分析52-56
• 5.5 本章小結(jié)56-57
• 第六章：總結(jié)與展望57-59
• 6.1 總結(jié)57-58
• 6.2 展望58-59
• 參考文獻59-62
• 附錄62-63
• 致謝63

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1 蘇小虎;;用于數(shù)列尋空的蛙跳算法[J];電腦知識與技術(shù);2011年10期

2 鄒采榮;張瀟丹;趙力;;混合蛙跳算法綜述[J];信息化研究;2012年05期

3 李晶晶;戴月明;;自適應(yīng)混合變異的蛙跳算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2013年10期

4 賀毅朝;曲文龍;許冀偉;;一種改進的混合蛙跳算法及其收斂性分析[J];計算機工程與應(yīng)用;2011年22期

5 張瀟丹;胡峰;趙力;鄒采榮;;改進的混合蛙跳算法及其應(yīng)用[J];南京理工大學學報;2012年06期

6 張強;李盼池;;量子混合蛙跳算法求解連續(xù)空間優(yōu)化問題[J];吉林大學學報(理學版);2013年03期

7 何兵;;改進混合蛙跳算法及其函數(shù)優(yōu)化應(yīng)用[J];瀘州職業(yè)技術(shù)學院學報;2013年01期

8 王凌云;張國玉;徐熙平;;基于蛙跳式柔性三坐標測量系統(tǒng)誤差理論分析[J];機械工程學報;2009年04期

9 許金元;;混合型蛙跳算法及其應(yīng)用研究[J];計算機應(yīng)用研究;2011年08期

10 呂立霞;李學慶;;一種改進的混合蛙跳算法[J];中南林業(yè)科技大學學報;2011年10期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張大林;曹偉;呂慧鵬;;二級蛙跳成績自動測量系統(tǒng)的研制[A];第十七屆全國高校田徑科研論文報告會論文專輯[C];2007年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 總編 許傳朝;產(chǎn)業(yè)發(fā)展要學會蛙跳[N];計算機世界;2011年

2 于澤　師海波;“蛙跳”戰(zhàn)術(shù)跳出傳統(tǒng)拉鋸戰(zhàn)[N];中國國防報;2002年

3 莫穎怡　季明;汽車產(chǎn)業(yè)能否選擇“蛙跳戰(zhàn)略”[N];經(jīng)濟參考報;2004年

4 經(jīng)濟視點報見習記者 關(guān)開運;戈薩·岡多斯:“蛙跳”的中國值得學習[N];經(jīng)濟視點報;2008年

5 徐文龍;氫燃汽車，，上海支柱產(chǎn)業(yè)的蛙跳戰(zhàn)略[N];解放日報;2005年

6 江新輝;呼倫貝爾市在開放升級中謀求經(jīng)濟“蛙跳”[N];內(nèi)蒙古日報(漢);2006年

7 本報駐南非記者 苑基榮 本報駐尼日利亞記者 李涼;服務(wù)業(yè)驅(qū)動非洲“蛙跳式”發(fā)展[N];人民日報;2014年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 趙轉(zhuǎn)哲;混合蛙跳算法的改進及在旋轉(zhuǎn)機械故障診斷中的應(yīng)用研究[D];東南大學;2016年

2 黃先海;蛙跳型經(jīng)濟增長[D];復旦大學;2003年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉麗萍;基于改進猴群和蛙跳算法的玻璃幕墻風振可靠性分析[D];河北工程大學;2015年

2 王龍斌;混合蛙跳算法研究與改進[D];西安電子科技大學;2014年

3 張旭;混合蛙跳算法研究[D];西安電子科技大學;2014年

4 董琳;混洗蛙跳算法的研究及應(yīng)用[D];浙江大學;2014年

5 葉晶晶;蛙跳算法的改進及在車輛路徑問題中的研究[D];廣東工業(yè)大學;2016年

6 史智慧;基于蛙跳算法的板球系統(tǒng)控制研究[D];西南大學;2016年

7 朱文婷;混合蛙跳算法的研究及其改進[D];延安大學;2016年

8 張士強;隨機蛙跳優(yōu)化的對稱極限學習機算法研究[D];遼寧大學;2016年

9 吳清;改進蛙跳算法的WSN路由協(xié)議研究[D];上海海洋大學;2016年

10 孫沖;混合蛙跳算法改進及控制參數(shù)優(yōu)化仿真研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2011年

本文編號：1023712