基于Markov流量预测和改进蚁群算法的分簇自适应路由

摘要：

为了改进传统分簇路由协议的被动轮换簇头导致的簇头过早死亡,以及寻找簇间多跳路由时仅考虑长度因素而导致路径拥塞的缺陷,提出了一种基于Markov预测节点数据流量和改进蚁群算法的分簇路由协议;在网络初始化阶段,Sink节点对整个网络进行非均匀分簇以避免“盲区”;簇成员节点存储自身的状态序列并能预测在未来时刻的数据流量,当簇头需要轮换时,簇头管理节点接收节点预测数据并选择具有最小数据流量的节点作为新簇头;在寻求簇间多跳路由时,引入改进的蚁群算法,使得簇头在选择下一跳节点时,综合考虑路径长度、节点剩余能量以及路径拥挤度等因素;仿真实验证明文中的分簇路由协议能最大程度地均衡节点负载和延长网络的生命期,在运行到450轮时才出现第一个死亡节点,较其它方法具有较大的优越性.

关键词：分簇路由、流量预测、马尔科夫链、蚁群算法

所属期刊栏目：22

分类号：TP319(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：820-822