10.13873/J.1000-9787(2022)08-0148-05
基于蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法
针对部署在列车的长带状无线传感器网络(WSNs)产生的能耗不均问题,提出了一种基于改进蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法(IACO-UCR).在非均匀分簇阶段,利用熵权法对候选簇首的传输距离、中心位置度和相对密度各项指标进行权重确定,在综合评价确定候选簇首时引入能量优先的概念,候选簇首以其竞争半径成为最终簇首;然后将改进的蚁群优化算法应用到簇间路径搜索中,在建立路径过程中考虑到距离长度、节点能量和搜索方向角度等因素.由MATLAB仿真实验表明:与LEACH,EE-UC和ACOUC算法相比,该算法能有效均衡长带状网络的能量问题,提高簇首节点能量利用率,延长了网络的生存周期.
列车无线传感器网络、非均匀分簇、熵权法、蚁群优化算法
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TP212;TP393(自动化技术及设备)
甘肃省高等学校科研资助项目;国家自然科学基金
2022-08-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
148-152