基于改進(jìn)粒子群算法的WSN路由協(xié)議研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network, WSN）是目前IT產(chǎn)業(yè)中的研究熱點(diǎn)，具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的商業(yè)潛力，廣泛應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域中。但是傳感器節(jié)點(diǎn)的能量有限，使其存儲(chǔ)、運(yùn)算和通信能力也受到限制，因此設(shè)計(jì)WSN路由協(xié)議的首要目標(biāo)就是如何降低能量消耗和延長網(wǎng)絡(luò)生存周期。本文主要針對(duì)經(jīng)典層次路由協(xié)議LEACH(Low-Energy AdaptiveClustering Hierarchy)進(jìn)行多方面改進(jìn)，首先將粒子

2、群算法(Particle SwarmOptimization，PSO)改進(jìn)，提出了一種新的優(yōu)化算法，將其應(yīng)用在簇頭選擇過程中，綜合優(yōu)化了適應(yīng)度函數(shù)，以降低節(jié)點(diǎn)能量消耗，然后在數(shù)據(jù)傳輸階段使用單跳和多跳相結(jié)合方式多路徑傳輸，均衡整體網(wǎng)絡(luò)能量消耗。本文的研究內(nèi)容具體如下:
　　(1)標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法可能出現(xiàn)倒退和走彎路等現(xiàn)象，使得粒子收斂速度慢，甚至不收斂，本文針對(duì)此問題進(jìn)行了研究，提出了一種基于糾錯(cuò)機(jī)制的粒子群算法(MPSO)，并對(duì)其

3、慣性因子和學(xué)習(xí)因子進(jìn)行改進(jìn)，使算法的搜索能力更強(qiáng)，有效的防止了算法進(jìn)入局部優(yōu)化，并通過三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)驗(yàn)證了此算法的性能。
　　(2)在LEACH協(xié)議的基礎(chǔ)上，將MPSO算法應(yīng)用到路由協(xié)議的簇頭選舉過程中，其較好的性能使得節(jié)點(diǎn)能量消耗更有效，并將其適應(yīng)度函數(shù)在剩余能量、與節(jié)點(diǎn)間的距離、與基站間的距離等方面綜合優(yōu)化，減少了能量消耗，延長了網(wǎng)絡(luò)生存周期。在簇間數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，使用路由效用函數(shù)建立多路徑傳輸，遠(yuǎn)距離簇頭可以將數(shù)據(jù)通過能量足夠