基于遗传蚁群的长链树状无线传感器网络路由优化算法

简介：
本研究提出了一种结合遗传算法与蚁群优化技术的新型路由策略，专门针对长链树状结构的无线传感器网络进行性能提升。通过模拟自然界中蚂蚁觅食的行为模式并融入遗传算法的选择、交叉和变异机制，该算法旨在寻找最优路径的同时增强整个网络的数据传输效率及节点能量消耗管理。这种方法不仅能有效延长网络寿命，还能显著提高数据包传输的成功率与速度，在大规模无线传感器应用场景下展现出广阔的应用前景。 为了提升长链树状无线传感器网络的服务质量(QoS),本段落采用了一种云遗传蚁群算法来优化路由策略。该方法首先利用正向蚂蚁根据节点负载情况找到的可行路径作为遗传算法中的初始种群，并对其进行染色体编码；然后通过定义包括时延、跳数及链路质量在内的适应度函数对这些染色体进行评价。此外，使用了基于正态云模型的方法来进行路径交叉和变异操作，而逆向蚂蚁则负责根据优化后的路径更新信息素。仿真结果显示该算法能够满足无线传感器网络在实时性与可靠性等方面的需求，并且实现了负载均衡及拥塞控制机制的构建。