本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)蟻群算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）由大量具有自組網(wǎng)能力的傳感器節(jié)點(diǎn)組成，節(jié)點(diǎn)收集和處理特定區(qū)域的信息，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到匯聚節(jié)點(diǎn)進(jìn)而傳輸給終端用戶。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)隨著傳感技術(shù)、嵌入技術(shù)、微機(jī)電技術(shù)和無(wú)線通信技術(shù)的不斷發(fā)展，逐步成為近年來(lái)社會(huì)的研究熱點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用在國(guó)防軍事、醫(yī)療衛(wèi)生、環(huán)境監(jiān)測(cè)和交通監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，有著廣闊的發(fā)展前景。但由于傳感器節(jié)點(diǎn)能量有限，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的設(shè)計(jì)首先需要解決的問題是如何實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能量均衡和減少能耗，以提高無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能源有效性和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)有效時(shí)間。為解決上述問題，本文提出了一種基于位置和抵抗素策略的蟻群算法（Ant Colony Algorithm Based on Position andResistance，PRACA），并以該改進(jìn)蟻群算法為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了一個(gè)平面無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議。 該算法在蟻群算法上做了如下改進(jìn)：（1）引入位置帶概念，使節(jié)點(diǎn)有方向性地轉(zhuǎn)發(fā)螞蟻，減少因盲目尋找路徑而造成不必要的能量消耗；（2）提出抵抗素概念，與路徑上的信息素相結(jié)合指導(dǎo)螞蟻的轉(zhuǎn)發(fā)，，將路由過程對(duì)節(jié)點(diǎn)能量的消耗分散到不同節(jié)點(diǎn)上，達(dá)到均衡網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能量的目標(biāo)；（3）將路徑耗能和路徑上節(jié)點(diǎn)的儲(chǔ)備能量共同作為評(píng)價(jià)螞蟻所構(gòu)造的路由路徑的優(yōu)劣因素，并將這兩個(gè)數(shù)據(jù)最終反饋到路徑信息素的計(jì)算上，避免某條路徑雖有較大能量?jī)?chǔ)備但因耗能過快而過早失效；（4）充分利用構(gòu)造路徑成功的螞蟻在返回源節(jié)點(diǎn)的過程中釋放協(xié)助信息，引導(dǎo)其他出發(fā)螞蟻尋找匯聚節(jié)點(diǎn)。 本文最后使用NS2工具對(duì)基于PRACA算法的路由協(xié)議進(jìn)行仿真實(shí)現(xiàn)，同時(shí)將該協(xié)議與基于洪泛算法和Camilo T提出的EEABR（Energy EfficientAnt Based Routing）算法等兩種無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)路由算法的路由協(xié)議進(jìn)行比較分析。仿真結(jié)果顯示，本文設(shè)計(jì)的基于PRACA算法的路由協(xié)議在減少網(wǎng)絡(luò)耗能，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能量均衡與延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)有效時(shí)間等方面相對(duì)于基于其他兩種算法的路由協(xié)議具有更好的性能。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 路由協(xié)議 蟻群算法 抵抗素 能量均衡
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP212.9;TN915.04
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 課題研究背景及意義11
• 1.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)13-14
• 1.4 論文的章節(jié)安排14-15
• 第二章 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)介紹15-29
• 2.1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)15-16
• 2.2 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)16-17
• 2.3 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)特征17-18
• 2.4 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)價(jià)18-19
• 2.5 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用19-20
• 2.6 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議概述20-21
• 2.7 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議分類21-28
• 2.7.1 平面路由協(xié)議21-26
• 2.7.2 分層路由協(xié)議26-28
• 2.8 本章小結(jié)28-29
• 第三章 蟻群算法介紹29-39
• 3.1 蟻群算法概述29-31
• 3.2 蟻群算法的特點(diǎn)31-33
• 3.3 蟻群算法改進(jìn)33-36
• 3.3.1 精英螞蟻系統(tǒng)（Elitist Ant System，EAS）33-34
• 3.3.2 排隊(duì)螞蟻系統(tǒng)（Rank-Based Ant System，RBAS）34
• 3.3.3 蟻群系統(tǒng)34-35
• 3.3.4 最大最小螞蟻系統(tǒng)（MAX-MIN Ant System，MMAS）35-36
• 3.3.5 自適應(yīng)信息素?fù)]發(fā)系數(shù)的蟻群算法36
• 3.4 蟻群算法在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議中的應(yīng)用36-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于 PRACA 改進(jìn)蟻群算法的無(wú)線傳感器路由協(xié)議的設(shè)計(jì)39-51
• 4.1 改進(jìn)思路39-43
• 4.1.1 把路徑節(jié)點(diǎn)剩余能量作為計(jì)算信息素改變量值的影響因素39-40
• 4.1.2 使用位置帶觀點(diǎn)40-41
• 4.1.3 提出抵抗素概念41
• 4.1.4 利用協(xié)助信息尋找路徑41
• 4.1.5 PRACA 算法中改進(jìn)內(nèi)容的直觀展示41-43
• 4.2 相關(guān)消息格式及類定義43-46
• 4.3 算法實(shí)現(xiàn)思路46-50
• 4.3.1 路徑尋找算法46-47
• 4.3.2 節(jié)點(diǎn)更新算法47-48
• 4.3.3 節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)出發(fā)螞蟻規(guī)則48-49
• 4.3.4 信息素更新規(guī)則49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第五章 仿真實(shí)驗(yàn)51-60
• 5.1 NS2 簡(jiǎn)介51-52
• 5.2 仿真場(chǎng)景設(shè)置及參數(shù)設(shè)定52-53
• 5.3 無(wú)線通信能量模型53-54
• 5.4 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)54-55
• 5.4.1 節(jié)點(diǎn)平均剩余能量54
• 5.4.2 活動(dòng)節(jié)點(diǎn)失效時(shí)間與網(wǎng)絡(luò)有效時(shí)間54-55
• 5.4.3 成功率55
• 5.4.4 傳輸數(shù)據(jù)能耗55
• 5.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果55-59
• 5.6 本章小結(jié)59-60
• 第六章 PRACA 算法的進(jìn)一步改進(jìn)60-66
• 6.1 改進(jìn)方案60-62
• 6.1.1 將路徑信息存儲(chǔ)在節(jié)點(diǎn)上60-62
• 6.1.2 增加精英螞蟻對(duì)信息素的更新62
• 6.2 仿真實(shí)驗(yàn)分析62-65
• 6.2.1 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)置62-63
• 6.2.2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較分析63-65
• 6.3 本章小結(jié)65-66
• 總結(jié)與展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 致謝72

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本文編號(hào)：309483