【路由优化】基于蚁群算法优化无线传感器路由选择问题含Matlab源码

1 简介

无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)[1]是随着信息技术的发展，基于无线通信技术、分布式计算系统、微电机系统等学科的新研究领域。作为一门交叉学科，它涉及计算机、微电子、传感器、网络、通信、信号处理等领域。它可以通过传感器节点实时检测和收集各种环境信息，然后通过适当的简化处理传输给终端用户。无线传感器网络通常由大量的小传感器节点组成。这些节点的能源供应非常有限，在许多应用环境中替代能源是不可行的。利用太阳能、风能等可再生能源为传感器提供所需能源的技术水平与大规模实际应用仍存在较大差距。为了尽可能延长网络生命周期，设计和优化路由协议，改进路由策略已成为目前唯一可行的技术途径，这也是无线传感器网络研究领域的一个重要课题。近年来，国内外许多学者对无线传感网络的应用需求提出了许多改进的路由协议，但大多数协议将改进目标放在提高网络服务质量上，缺乏对节点能源短缺的关注。随着各种智能算法的出现，越来越多的学者将其应用于无线传感器网络路由协议的研究，蚂蚁寻找食物的行为与网络中的节点非常相似，因此基于蚂蚁算法的路由协议相继提出。此外，由于蚁群算法是一种利用蚂蚁群体合作行为开发的智能算法，具有群体算法的本质并行性，具有良好的自组织和鲁棒性，因此逐渐引入到无线传感网络的协议设计中。本文对蚁群算法的原理及其特点进行了深入的研究和分析，结合现有无线传感器网络路由协议的要求，特别是基于蚁群算法的路由协议，以延长网络寿命为目标。

2 部分代码

clear allclose allclc%% GPU配置% gpu = gpuDevice;% gpu(1);tic%% 本模拟的主要配置值dataset.nodeNo = 9;%节点数ACOnodeNo = dataset.nodeNo;dataset.nodePosition(1,:) = [1 50 50]; %(发送节点固定位置)dataset.nodePosition(2,:) = [2 900 900]; %(接收节点固定位置)dataset.NeighborsNo = 5;dataset.range = 500；%成为节点的邻居的%容差距(基于欧几里得的距离)dataset.atenuationFactor = 1.8; %自由空间 %衰减因子 - 范围从 1.8 到 4 适当的环境dataset.minEnergy = 80; % Mw - 毫瓦（70% 能量）dataset.maxEnergy = 100; % Mw - 毫瓦(全能量 (100%) - 1 伏特能量内 1 mAh 充电容量）dataset.energyconsumptionperCicle = 0.85;dataset.energyrecoveryperCicle = 0.2;dataset.minenergyfactor = 0.18;dataset.maxenergyfactor = 0.2;STenergy=inf; packet=0;iterationcounter=1;plotgraphs=1; 如果你想画图，选择% 1 表示是或选择 0 表示否(如果没有，性能会更好)reprodutibily = 0; %1 = (总是生成相同的随机数)(0)表示不能重现(每个代码执行时使用不同的随机数)；% 位置排序if reprodutibily == 0    rng('shuffle');else    rng('default');endfor a = 3 : dataset.nodeNo       dataset.nodeId = a;    garbage.x = randi([1 900]); %Xpos sortition   garbage.y = randi([1 900]); %Ypos sortition   dataset.nodePosition(a,:) = [dataset.nodeId garbage.x garbage.y]; %NodeID, X and Y position into nodePosition table   end从一个节点到所有其他节点计算%欧几里的距离for i = 1 : dataset.nodeNo    for j = 1: dataset.nodeNo        garbage.x1 = dataset.nodePosition(i,2);         garbage.x2 = dataset.nodePosition(j,2);         garbage.y1 = dataset.nodePosition(i,3);         garbage.y2 = dataset.nodePosition(j,3);                dataset.euclidiana(i,j) = sqrt(  (garbage.x1 - garbage.x2) ^2   (garbage.y1 - garbage.y2)^2  );             endend由于范围变量值，%边缘矩阵定义dataset.weights = lt(dataset.euclidiana,dataset.range);% 图表构建G=graph(dataset.weights,'omitselfloops'); %Graph creation based on adjacency matrix (Edges matrix) built above%欧几里得距离提取所有存在的端到端形成%距离容差(范围变量值)for a = 1 : height(G.Edges)    garbage.s = G.Edges.EndNodes(a,1);    garbage.t = G.Edges.EndNodes(a,2);    garbage.Z(a,:) = dataset.euclidiana(garbage.s,garbage.t); endG.Edges.Euclidiana = garbage.Z(:,1);从 70% 到 100% - minEnergy 和 max Energy 变量值）[dataset.nodePosition(:,4)] = dataset.maxEnergy -(dataset.maxEnergy-dataset.minEnergy)*rand(dataset.nodeNo,1);dataset.nodePosition(1:2,4)=STenergy;fclose(fileID); 关闭外部数据采集器文件 if plotgraphs == 1%用红色绘制所有死节点    for a = 1 : length(garbage.deadnodelist)        garbage.b=garbage.deadnodelist(a,1);        scatter(dataset.nodePosition(garbage.b,2),dataset.nodePosition(garbage.b,3),'MarkerFaceColor','red');    end end%最后一个图的标题try    title(['WSN最短路径: ',num2str(iterationcounter),' |跳数: ',num2str(hopsnumber),' |发送的数据包： ',num2str(packet),' |死节点: ',num2str(deadnode),' |路由器节点： ', num2str(garbage.routepath),'{\color{red} - ALL ROUTES UNAVAILABLE}'])catch    disp('NO ROUTES BETWEEN SOURCE (NODE1) AND TARGET (NODE2)')end%Message 第一次迭代中源和目标之间没有路径
     
      ​
      %调用 aco.m 文件以在 aco 脚本中运行相同的场景
      toc
      run aco.m
      ​
       
      ​
     

3 仿真结果

4 参考文献

[1]陶强. 基于蚁群算法的无线传感器网络路由优化研究[D]. 安徽理工大学, 2015.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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