基于蚁群算法的无线传感网路由协议的应用研究

崔庆华，王兆龙，聂宗瑶

(1.安徽城市管理职业学院 院办,安徽 合肥 230011; 2. 安徽城市管理职业学院 城市建设系,安徽 合肥 230011)

无线传感器网络(Wireless Sensor Network)是可以做到实时通信和计算，并且是由很多非常小的节点组成的一种分散式的无线网络[1]。随着物联网的普及，无线传感器网络应用的越来越广泛，目前能够应用于入侵检测、环境检测、医疗卫生及军事等众多领域。尽管具有广泛的应用前景，但是数据在传输中的安全性、节点的能耗及抗干扰等问题亟待解决。为了提高数据在无线传感网中传输的有效性和实时性，本文在学习相关算法的基础上，提出改进的基于蚁群算法的无线传感网路由协议，并通过仿真实验验证本文提出的算法。

1 基于蚁群算法的无线传感网路由协议

1.1 蚁群算法原理

仿生学家通过大量的实验研究发现，蚂蚁之所以能找到一条最短路径源于蚂蚁在行进过程中会释放一种叫做“信息素(Pheromone)”的物质[2]，蚁群中的蚂蚁之间通过信息素传递信息[3]。学者们从蚂蚁寻觅食物源的行为过程得到了一种启示，即将蚂蚁整个觅食的过程抽象成一种路由算法并应用到无线传感器网络中去。因此，蚁群算法(Ant Colony Algorithm)是模仿自然界中蚂蚁的运动行为，是一种仿生物的智能算法[4]。

1.2 蚁群算法的实现过程

传统蚁群算法的具体实现过程如下：

(1)首先假定有x只蚂蚁不定时的从洞穴出发寻找食物。

(2)当蚂蚁在选择的路径往返时，会在经过的足迹中留下信息素标志。在蚂蚁未出洞之前，假定各条路径上的信息素强度一样都为τm,n(0)= C，C为常数。同时设定任意时刻在路径(m，n)上残留的信息素强度与时间点的关系为τm,n(t)。

(3)当蚂蚁从洞穴出发寻找食物时，会先判断它可走的各条路径上信息素强度[5]，根据信息素强度来选择运动方向，由此定义出转移概率公式为：

(1)

当蚂蚁寻找到食物后，可以按原路返回，在返回的过程中按式(2)调节路径上的信息素。如式(3)所示。

(2)

(3)

2 改进的基于蚁群算法的无线传感网路由协议

由于无线传感网中存在节点能耗、多跳数据传输等问题，所以在传统的蚁群算法基础上提出一种改进的路由算法——按需多路节能路由算法[6]，该算法结合了传统蚁群算法、MACO算法及AODV路由协议的优点，在移动的蚂蚁身上增加一些新的特性，重新设置路径搜索规则[7]。该算法在传统蚁群算法的基础上主要做了两方面的改变：

(1)前向蚂蚁转移规则

(4)

在式(4)中，θ(m,n)k是一个运算因子，是指第k只蚂蚁所在节点m和节点n之间的信息素强度与下一节点剩余能量的运算因子[8]，通常用式(5)来计算。

(5)

(2)信息素更新规则

通常前向蚂蚁k抉择一条路径上的相邻节点m，n，当到达目的节点时通过以下的前两个式子来调节信息素强度。如果每个蚂蚁到达目的地之后马上回到开始的地方，在这之中它会一直沿着反向信息素回到始发点。两头中的节点收到后向蚂蚁时，将根据式(6)和式(8)更新信息素强度。

(6)

前向蚂蚁信息素增量公式：

(7)

后向蚂蚁信息增量公式：

(8)

式(7)中，En是节点n的当前能量；Δτk(m,n)表示第k只蚂蚁留在路径(m,n)上的信息素强度；式(8)中，h是寻找到的路径的总跳数；E为前向蚂蚁搜索到路径上的总能量。

该算法的核心就是将下一跳节点的剩余能量作为影响信息素的一个因素，以此来改变转移概率值，同时限定每条可能路径上的信息素最大值τmax和最小值τmin，最大值τmax是避免该路径上蚂蚁过多，限定扩散范围；最小值τmin避免算法停滞。

3 实验结果与分析

本实验采用MATLAB软件将改进的蚁群算法和传统的蚁群算法进行了仿真对比。在300*300的范围内，我们随机选取若干节点，分别计算第1,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50个死亡节点所经历的周期数及50，100,150,200个节点的平均能耗，并且每次传输实现数据融合，这里假设所有的传输节点都是4000bit数据，基站位于(100,200)，初始能量是Q=0.6J。具体仿真实验结果及分析如下：

(1)节点生存期比较

图1 节点生存期比较图

从图1中可以看出，改进的蚁群算法中选取节点的生存期比传统的蚁群算法的节点的生存期都高，在有限的条件下尽可能保证网络的畅通，同时也不需要因为节点的减少而频繁的更新路由表信息，延长网络的生命周期，提高了网络的利用率。

(2)平均能耗比较

图2 平均能耗比较图

从图2中可以看出，在50到200个节点中，改进的蚁群算法平均能耗低于传统蚁群算法的平均能耗，同时随着节点数目增加，改进的蚁群算法与传统蚁群算法之间的平均能耗差越来越大，当节点数目较多时，改进蚁群算法全局能量均衡提高约50%，同时也使网络能耗做到了均衡，最终整个网络周期延长了。

4 结 论

本文是在传统蚁群算法的基础上加以改进，能够做到将网络生命周期与路由收敛速度的最佳平衡点找出来，从而提高了无线传感网数据传输效率，延长了网络生命周期。因此，该算法在当前物联网的实际应用中具有一定的实用价值。