【摘要】：無(wú)線傳感網(wǎng)成本低、動(dòng)態(tài)拓?fù)湫詮?qiáng)、應(yīng)用廣泛的特點(diǎn)使之成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)之一。由于地理的特殊性,一旦無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)撒布完畢,便無(wú)法對(duì)其進(jìn)行回收或充能處理,因此整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的能量是有限的,這一特點(diǎn)使網(wǎng)絡(luò)能量利用最大化成為了無(wú)線傳感網(wǎng)分簇路由的設(shè)計(jì)原則之一�，F(xiàn)有文獻(xiàn)表明人工智能算法能夠有效地完成無(wú)線傳感網(wǎng)的分簇與路徑規(guī)劃,其中人工智能蟻群算法模仿自然界螞蟻的覓食過(guò)程,具有正反饋與分布式并行計(jì)算機(jī)制,并具有較強(qiáng)的魯棒性。本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)的研究與分析,針對(duì)其在解決無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)分簇與路徑規(guī)劃中存在的不足,以進(jìn)一步提升能量效率為目的,提出了改進(jìn)方案。本文完成的主要工作如下:(1)針對(duì)傳統(tǒng)的人工智能蟻群算法在解決優(yōu)化問(wèn)題過(guò)程中存在的轉(zhuǎn)移概率計(jì)算復(fù)雜,算法在計(jì)算過(guò)程中出現(xiàn)停滯,對(duì)最優(yōu)序列正反饋的利用不足的缺點(diǎn),本文在本項(xiàng)目組前期提出的一系列改進(jìn)蟻群算法的基礎(chǔ)上提出了自調(diào)節(jié)隨機(jī)擾動(dòng)蟻群算法,對(duì)轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行改進(jìn),增強(qiáng)了人工智能蟻群算法的收斂性與全局性;同時(shí)為了進(jìn)一步加強(qiáng)算法的收斂速度,解決算法在迭代中出現(xiàn)的停滯情況,本文提出將自調(diào)節(jié)隨機(jī)擾動(dòng)蟻群算法與混沌相結(jié)合,得到改進(jìn)的混沌蟻群算法。(2)在簇首固定的WSN中,節(jié)點(diǎn)通過(guò)分簇方案被分配給各自簇首形成簇,并將收集到的信息發(fā)送給簇首,簇首接收到數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行處理,將聚合數(shù)據(jù)以多跳的形式發(fā)送到基站。針對(duì)文獻(xiàn)[82]提出的遺傳算法分簇路由算法存在的收斂慢,易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),本文提出用改進(jìn)的蟻群算法完成節(jié)點(diǎn)的分簇方案及簇首多跳的路徑尋優(yōu),最后通過(guò)仿真對(duì)比證明改進(jìn)的蟻群算法在此處應(yīng)用的優(yōu)越性。(3)為了高效地利用WSN的能量,LEACH等協(xié)議采用輪轉(zhuǎn)簇首的策略,產(chǎn)生最優(yōu)簇首集后,節(jié)點(diǎn)通過(guò)距離最優(yōu)原則被分配給最近的簇首形成簇。針對(duì)LEACH協(xié)議中剩余能量很少的傳感器節(jié)點(diǎn)也可能被選為簇首的缺點(diǎn),本文提出利用改進(jìn)的蟻群算法,同時(shí)考慮整個(gè)網(wǎng)絡(luò)與每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)的能量消耗,迭代產(chǎn)生最優(yōu)簇首集。通過(guò)仿真系統(tǒng)的能量消耗與節(jié)點(diǎn)能量耗盡后死亡趨勢(shì)圖,證明自調(diào)節(jié)隨機(jī)擾動(dòng)蟻群算法在此環(huán)境中與LEACH協(xié)議對(duì)比的優(yōu)越性。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2575493