基于蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法

杭超; 李刚; 李德仓

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基于蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法

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针对部署在列车的长带状无线传感器网络(WSNs)产生的能耗不均问题,提出了一种基于改进蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法(IACO-UCR)。在非均匀分簇阶段,利用熵权法对候选簇首的传输距离、中心位置度和相对密度各项指标进行权重确定,在综合评价确定候选簇首时引入能量优先的概念,候选簇首以其竞争半径成为最终簇首;然后将改进的蚁群优化算法应用到簇间路径搜索中,在建立路径过程中考虑到距离长度、节点能量和搜索方向角度等因素。由MATLAB仿真实验表明:与LEACH,EEUC和ACOUC算法相比,该算法能有效均衡长带状网络的能量问题,提高簇首节点能量利用率,延长了网络的生存周期。

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来源
《传感器与微系统》 |2022年第8期|148-152|共5页
作者
杭超; 李刚; 李德仓;
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作者单位

兰州交通大学机电技术研究所;

甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心;

甘肃省物流与运输装备行业技术中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
列车无线传感器网络; 非均匀分簇; 熵权法; 蚁群优化算法;

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