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 趙晗，黃少卿

 （中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)設(shè)計(jì)院有限公司河北分公司，河北石家莊050021）

摘  要：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)是一種依靠網(wǎng)絡(luò)中互聯(lián)節(jié)點(diǎn)傳遞數(shù)據(jù)的自組織網(wǎng)絡(luò)，其發(fā)展將為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供重要支撐。為了優(yōu)化無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)傳播和處理數(shù)據(jù)的能力，減少節(jié)點(diǎn)能量消耗，研究r基于改進(jìn)蟻群算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)最小跳數(shù)路由選擇方法。利用改進(jìn)蟻群算法出色的全局尋優(yōu)能力，對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中最小跳數(shù)路由選擇問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化，仿真實(shí)驗(yàn)證明了其有效性。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；蟻群算法；最小跳數(shù)

中圖分類號(hào)：TN919 doi:10.1 1959/j.issn.1000P0801.2016036

1  引言

 在現(xiàn)代信息技術(shù)中，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensornetwork．WSN)技術(shù)與通信技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)有著同樣重要的地位，并且已經(jīng)被廣泛運(yùn)用于軍事、交通、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要在自然環(huán)境中部署大量節(jié)點(diǎn)，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)步對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展有著重要的推動(dòng)作用。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)傳感器有多種不同類型，可感應(yīng)如振動(dòng)、電磁波、溫度，濕度、聲音、壓力等信號(hào)，這些不同特點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)為無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際應(yīng)用中的推廣打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。在很多情況下，微小傳感器節(jié)點(diǎn)的部署安裝可以在其他工具無(wú)法進(jìn)入的環(huán)境中完成重要任務(wù)。由于節(jié)點(diǎn)能量有限，供電裝置不易更換，所以在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)考慮如何減少節(jié)點(diǎn)的能量損耗和傳輸帶寬資源消耗問(wèn)題。傳統(tǒng)的洪泛( flooding)算法是最傳統(tǒng)且簡(jiǎn)單的方法。其無(wú)須建立網(wǎng)絡(luò)和維護(hù)路由，頑健性強(qiáng)，但是廣播的發(fā)送方式會(huì)消耗大量能量。信息協(xié)商傳感器算法是一種以數(shù)據(jù)為中心的算法，解決了洪泛算法的冗余問(wèn)題，但需要大量的控制信息。LEACH算法是一種層次路由算法，按照簇進(jìn)行數(shù)據(jù)分組，性能優(yōu)越但實(shí)現(xiàn)相對(duì)復(fù)雜。此外，還有樹(shù)型算法、SPEED算法等，在能量消耗、時(shí)延、復(fù)雜度、頑健性等方面均有不足之處。而在節(jié)點(diǎn)路由選擇過(guò)程中找到最小跳數(shù)傳播路徑，減少一次信息傳播需要通過(guò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)，可以有效改善能量和帶寬的問(wèn)題。

2無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)

 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種由大量節(jié)點(diǎn)元件組成的自組織網(wǎng)絡(luò)，與傳統(tǒng)的無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)有很大相似之處，又有所不同。組成網(wǎng)絡(luò)的傳感器節(jié)點(diǎn)具有處理、存儲(chǔ)和傳輸數(shù)據(jù)的功能，在實(shí)際工作中它們協(xié)作將從環(huán)境中感知的物理信息轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)后，發(fā)送給匯聚( sink)節(jié)點(diǎn)。sink節(jié)點(diǎn)可以看作一個(gè)功能增強(qiáng)的傳感器節(jié)點(diǎn)，上連外部網(wǎng)絡(luò)和管理節(jié)點(diǎn)，這樣就形成一條從末端到用戶的數(shù)據(jù)通路。其過(guò)程如圖1所示。

 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)量最多，而且承載了邊緣收集、處理和傳遞信息的任務(wù)，具有大規(guī)模性、自組織性、動(dòng)態(tài)性、資源有限等特性。然而，傳感器節(jié)點(diǎn)由于能量有限、位置分散且數(shù)量多等原因，很難進(jìn)行持續(xù)維護(hù)，所以在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)際使用中，應(yīng)當(dāng)考慮節(jié)約能耗和傳輸帶寬資源的問(wèn)題。

 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，最小跳數(shù)路由協(xié)議(minimum hoprouting protocol)算法是一種平面拓?fù)渎酚伤惴�，通過(guò)尋找從收集信號(hào)的節(jié)點(diǎn)到匯聚節(jié)點(diǎn)之間的最小跳數(shù)路徑，盡量減小開(kāi)銷，節(jié)約能量和資源，并且通過(guò)路由表信息的維護(hù)來(lái)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的頑健性。但傳統(tǒng)的方法存在自身開(kāi)銷過(guò)大、信息更新不及時(shí)等問(wèn)題。

3  蟻群算法原理

3.1  算法描述

 意大利學(xué)者Dorego M等通過(guò)模擬蟻群覓食的行為特征，提出了蟻群優(yōu)化算法。一群螞蟻在不知道食物位置的情況下，開(kāi)始向不同方向移動(dòng)覓食。當(dāng)其中的一只螞蟻發(fā)現(xiàn)食物，它就會(huì)向環(huán)境中分泌一種稱為信息素的物質(zhì)，從而吸引同伴來(lái)到食物的位置。但群體中會(huì)存在另外一些并沒(méi)有沿著已知路徑移動(dòng)的個(gè)體，如果它們另辟蹊徑發(fā)現(xiàn)了更近的道路，漸漸地就會(huì)有更多螞蟻被吸引到較短路徑上來(lái)。如此反復(fù)進(jìn)行一段時(shí)間后，就會(huì)有最多數(shù)量的螞蟻在一條最短的路徑上行進(jìn)的現(xiàn)象。蟻群優(yōu)化( antcolony optimization，ACO)算法作為一種群體智能優(yōu)化算法，自從被提出后，在解決TSP (travelling salesman problem，旅行商問(wèn)題)以及最短路徑等問(wèn)題中的優(yōu)勢(shì)得到了廣泛認(rèn)可，并且在其他領(lǐng)域得到了推廣。與其他一些群體智能優(yōu)

化算法一樣，蟻群算法同樣存在可能陷入局部最優(yōu)、出現(xiàn)早熟停滯現(xiàn)象的問(wèn)題。Stuzle T提出了“最大最小蟻群系統(tǒng)”，允許各個(gè)路徑上的信息量進(jìn)行規(guī)定范圍內(nèi)的動(dòng)態(tài)變化，在解決TSP、QoS（quality of service，服務(wù)質(zhì)量）問(wèn)題中具有明顯優(yōu)勢(shì)。吳斌等在蟻群算法基礎(chǔ)上提出了相遇max-nun算法，提高了蟻群一次周游的質(zhì)量，并結(jié)合分段求解方法，用于解決旅行商問(wèn)題。

 蟻群算法是一種正反饋系統(tǒng)，路徑上個(gè)體的增多會(huì)產(chǎn)生更多的信息素，而信息素的增加又會(huì)吸引更多的個(gè)體，通過(guò)這個(gè)過(guò)程使算法收斂。在對(duì)真實(shí)的螞蟻行為進(jìn)行人工模擬的同時(shí)，個(gè)體增加了存儲(chǔ)信息的智能，這樣蟻群就擺脫了盲目性，可以在離散的空間進(jìn)行隨機(jī)搜索。此外，蟻群算法還具有分布式、全局性等特性。

3.2算法模型

假定存在一個(gè)具有n個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)模型，人工螞蟻的數(shù)量為m，這些螞蟻可以根據(jù)信息素的濃度和啟發(fā)模式對(duì)下一節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行調(diào)整，已經(jīng)經(jīng)過(guò)的節(jié)點(diǎn)會(huì)存儲(chǔ)在記憶表中，不會(huì)重復(fù)經(jīng)過(guò)，當(dāng)完成一次循環(huán)后，就會(huì)更新路徑上的信息素?cái)?shù)據(jù)。

尋找最優(yōu)的過(guò)程包含局部更新和全局更新。在局部更新中，個(gè)體選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)按照式(3)更新路徑上的信息素。

 當(dāng)所有個(gè)體完成循環(huán)后，會(huì)按照式(4)和式(5)進(jìn)行全局范圍內(nèi)的更新。

3.3算法的改進(jìn)

 蟻群算法在路徑尋優(yōu)方面具有先天優(yōu)勢(shì)，但其本身存在易出現(xiàn)早熟停滯、陷入局部最優(yōu)的不足。

 改進(jìn)的蟻群算法優(yōu)化了信息素全局更新規(guī)則，可以更好地達(dá)到全局收斂，可表示為：

4改進(jìn)蟻群算法求解最小跳數(shù)路由選擇問(wèn)題

 傳統(tǒng)的最小跳數(shù)路由選擇方法由匯聚節(jié)點(diǎn)首先通過(guò)洪泛算法向全部節(jié)點(diǎn)多播廣播分組，分組在傳播過(guò)程中進(jìn)行計(jì)數(shù)，到達(dá)每一個(gè)節(jié)點(diǎn)后，反向傳播就可以得到一個(gè)通路，而計(jì)數(shù)的目的就是找到跳數(shù)最少的路徑。這種方法在每次通信過(guò)程中都會(huì)造成全部節(jié)點(diǎn)提前運(yùn)行一次，大大消耗了能量和帶寬資源。

 本文將改進(jìn)的蟻群算法路徑尋優(yōu)的特點(diǎn)運(yùn)用到最小跳數(shù)路由選擇中，通過(guò)一次多播確定傳感器節(jié)點(diǎn)之間的路由表連接情況，當(dāng)某個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生數(shù)據(jù)時(shí)，就會(huì)自動(dòng)尋找經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)最少的最小跳數(shù)路徑到達(dá)匯聚節(jié)點(diǎn)。而由于蟻群算法的智能尋優(yōu)特點(diǎn)，當(dāng)傳感器網(wǎng)絡(luò)中某個(gè)通路中的節(jié)點(diǎn)損壞造成無(wú)法正常工作時(shí)，那么傳感器網(wǎng)絡(luò)就可以自動(dòng)尋找其他通路向目標(biāo)節(jié)點(diǎn)傳遞信息。

 改進(jìn)蟻群算法求解最小跳數(shù)路由路徑的流程如圖2所示。

首先對(duì)單一節(jié)點(diǎn)信號(hào)傳遞路徑進(jìn)行模擬，假設(shè)某一節(jié)點(diǎn)位置感應(yīng)到信息，將自動(dòng)選擇最小跳數(shù)路由路徑傳遞至R20節(jié)點(diǎn)。

在圖3中可以明顯看出，當(dāng)位于邊緣的R1和R3節(jié)點(diǎn)接收到信號(hào)后，可以很好地找到最小跳數(shù)路徑（不唯一），并傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn)。

 如果在環(huán)境中同時(shí)有多點(diǎn)感應(yīng)到信號(hào)，那么每個(gè)節(jié)點(diǎn)仍可以很好地找到各自的最小跳數(shù)路徑，將信息傳遞至匯聚節(jié)點(diǎn)，如圖4所示。

 而當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的某個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)生損壞不能正常工作時(shí)，蟻群算法可以迅速找到另外的次優(yōu)路徑。如圖5所示，當(dāng)R4節(jié)點(diǎn)損壞，則R1的信息將按照另外的最小跳數(shù)通路傳輸。

 通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)可以看出，基于改進(jìn)蟻群算法的路由最小跳數(shù)路徑選擇方法可以很好地完成無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的路由選擇，并且當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)發(fā)生損壞時(shí)，算法可以很好地隨機(jī)應(yīng)變更改線路。選擇最小跳數(shù)路徑可以很好地節(jié)約能量和帶寬資源，而算法的頑健性使網(wǎng)絡(luò)情況發(fā)生變化時(shí)也可以很好地完成路徑優(yōu)化選擇。

6  結(jié)束語(yǔ)

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在社會(huì)發(fā)展中得到了廣泛應(yīng)用，尤其對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展具有積極推進(jìn)作用。利用改進(jìn)蟻群優(yōu)化算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)最小跳數(shù)路由路徑進(jìn)行選擇，仿真實(shí)驗(yàn)證明了其有效性，使無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用中可以更好地進(jìn)行能量和資源優(yōu)化，有利于其進(jìn)一步發(fā)展。但任何方法都不是完美的，如優(yōu)化算法可能增加時(shí)間消耗等，這將是進(jìn)一步研究的問(wèn)題。