阐释路由Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动****路由算法论文封面格式

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文章导读:此圆内,则根据父节点和子节点的信息表中邻居节点地理位置,计算这些节点到父节点和子节点的距离总和,取距离总和最小的节点作为替代节点。  在路径维护过程中,同时考虑了整个局部维护路径的能耗和维护后的路径的长度,使得到的维护后的路径在能耗和时延上达到局部最优。如图3,为WSN中源节点到目标节点之间最优路径中的某一段
  摘要:

  针对无线传感器网络移动****路由问题,提出了Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动****路由算法。该算法综合了Q学习和蚁群优化算法思想,引入了新的路径选择概率模型,并对最优路径进行了有效的维护。仿真实验结果表明:该算法有效地提高移动****选路效率,满足不同任务对时延的要求,增强了最优路径的可靠性,进一步降低了网络能耗。

  关键词:无线传感器网络;Q学习;蚁群优化;移动****;路由算法;路径维护

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  0引言

  无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是一种将传感器、无线通信等多种技术交叉融合产生的新型应用网络。能源受限是其显著特征之一[2-4],因此如何设计有效的路由算法以利于大量数据传输成为其重要的研究内容。

  文献[5]在WSN中采用基于移动****(Mobile Agent, MA)的计算模型,从而有效克服了客户/服务器数据传输模型中能耗大、时延长、可扩展性差等缺点。而MA在WSN中的迁移路径直接影响了数据的传输效率,蚁群优化(Ant Colony Optimization, ACO)算法[6]在解决旅行商问题[7-8] (Traveling Salesman Problem, TSP) 方面较为有效,而WSN中MA的路由问题可以转化成求解TSP。之前的研究[9-12]已采用蚁群算法或改进蚁群算法来解决MA迁移路径问题,但存在算法运行时间较长、容易过早收敛陷入局部最优解、选路效率低和最优路径中存在失效节点等缺陷,同时节点的对环境的学习能力也较弱。

  针对以上问题,本文提出Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动****路由算法(Mobile Agent Routing Algorithm for WSN based on Q learning hybrid with Ant colony optimization, MARAQA)。把Q学习算法中的Q值作为蚁群优化算法中信息素值,增强了路径中节点的学习能力,提高了MA选路效率,采用路径维护操作,提升了最优路径的可靠性,降低了网络整体能耗。

  由于得到的最优路径中还可能存在某些因环境或故障等而失效的节点,这样不仅会导致MA迁移失败,使得到的最优路径无效,而且会使求解操作花费的能量和时间等白白

源于:毕业设计论文总结http://www.ihrd.com.cn

浪费,所以求解最优路径固然重要,但对得到的最优路径的维护也同样不可缺少。

  根据定理1,可得路径维护的具体操作步骤如下:

  1)当路径上某节点失效后,以失效节点的父节点和子节点为直径做圆;

  2)根据父节点和子节点的信息表查找共同的邻居节点,并将该失效节点从父节点和子节点的邻居列表中删除;

  3)如果只存在一个邻居节点,并且该节点在此圆内,则将此节点作为替代节点;

  4)如果存在多个邻居节点,并且这些节点在此圆内,则根据父节点和子节点的信息表中邻居节点地理位置,计算这些节点到父节点和子节点的距离总和,取距离总和最小的节点作为替代节点。

  在路径维护过程中,同时考虑了整个局部维护路径的能耗和维护后的路径的长度,使得到的维护后的路径在能耗和时延上达到局部最优。如图3,为WSN中源节点到目标节点之间最优路径中的某一段,在该路径上节点f因故失效,则以失效节点的父节点a和失效节点的子节点b之间的连线为直径作圆,然后进行路径维护操作。因为c、g、h节点都在圆内,而节点h的不在节点a邻居列表中,故将其排除,比较节点c、g分别到节点a、b的距离和,最后选择路由acb来代替故障路由afb,从而在保留原有路径大部分信息的前提下,快速维护最优路径,减少网络重新寻路的能耗和时延。

  从图5可看出:由于ACO算法没有考虑节点的剩余能量,求解的路径运行时间比较长;算法容易过早收敛陷入局部最优解,而不是全局最优解;寻优效率比较低,迁移路径较长,能耗大,节点能耗不均衡等,所以其路径评价函数值最大。文献[11-12]算法考虑了节点自身的剩余能量,在一定程度上增强了算法全局搜索能力,但是没有考虑到节点传输能量消耗主要是与距离的平方或者四次方有关,从而导致路径评价函数较大。MARAQA增强了路径中节点的学习能力,在选路时综合考虑节点距离、剩余能量和节点参照距离因素;又考虑到节点传输能量消
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