[发明专利]基于菌群觅食优化算法的无线传感网层次化路由方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于在无线传感网中的路由选择方法，主要利用菌群觅食优化算法来解决传感器节点的路由选择问题，属于无线传感网、群智能算法和人工智能应用领域。 

背景技术

无线传感网是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息，并发送给观察者。无线传感网节点的分布式分布、自适应性和智能性使得传感器网络具有很强的信息获取、处理能力，并广泛应用于环境预测与预报系统、医疗护理和军事战场情报的获取等众多领域。在这些特定领域中，这些网络节点可以看作是具有一定信念、期望、意图和能力的智能节点。每个节点部署后的行为和工作状态主要取决于自身或与其他节点、覆盖环境的交互。无线传感网节点工作状态的转换是网络自组织运行的重要基础。 

在无线传感网中，智能节点按一定路径访问网络节点进行数据的本地收集和处理并携带处理结果访问其它节点，一旦所携带数据满足应用所需精度将终止访问返回观测节点，智能节点路由解决访问网络节点的顺序和路径，是无线传感网中节点路由选择的核心问题之一。 

无线传感网是集成了监测、控制以及无线通信的网络系统，节点数目众多，节点分布密集，同时单个节点具有的能量、处理能力、存储能力和通信能力都十分有限。在无线传感网中，节点的能量受限的特性是制约网络生命周期的关键因素，有效、均衡利用传感网中的有限能量是延长网络生存时间的有效方法。当前无线传感网中基于查询的路由机制在通信过程中利用一条路径进行数据的传输，这种机制在面对网络攻击或者其它灾害时往往不能够及时反馈。在传感器网络中，路由选择的设计不仅要关心单个节点的能量消耗，同时更关心整个网络能量的均衡消耗，这样才能延长整个网络的生命周期。符合这种特征的算法就有菌群觅食优化算法。细菌觅食优化算法(Bacterial Foraging Optimization Algorithm,BFOA)由K.M.Passino于2002年基于Ecoli大肠杆菌在人体肠道内吞噬食物的行为，提出的一种新型仿生类算法。该算法因具有群体智能算法并行搜索、易跳出局部极小值等优点，成为生物启发式计算研究领域的又一热点。菌群觅食优化算法是模拟大肠杆菌在复杂环境下的觅食行为而提出的一种优化算法，细菌觅食优化算法在步骤上主要可以分为下面几个步骤:(1)问题可行解的空问映射成菌群集合的搜索空间(2)确定适应值函数(3)进行趋化、聚集、繁殖和迁徙等操作(4)在新旧个体中选择优胜者形成新的种群，然后判断这些细菌是否满足要求，若没有则利用 刚产生的菌群进行新一轮的趋化、聚集、繁殖和迁徙等操作，在这些操作进行完之后将种群中的最优菌群还原成为一个可行解作为问题的最优解。 

在细菌觅食优化算法中，主要的优化操作有四个，分别是趋化、聚合、繁殖和迁徙，它们的作用和特点为：(1)趋化操作：趋化是指细菌向富养区域聚集的行为，在趋化过程中，细菌运动模式包括前进、翻转。细菌向任意方向移动单位步长定义为前进，而翻转是取一个新的方向。当细菌完成一次前进后，若适应值得到改善，将沿同一方向继续移动若干步，直至适应值不再改善，或达到预定的移动步数临界值，否则通过翻转寻找新的方向。(2)聚集操作：在菌群寻找食物的过程中，细菌之间通过相互作用来完成聚集行为。细菌之间既存在引力也存在斥力，引力使得细菌聚集在一起，斥力使得细菌有一些独立的行为。(3)繁殖操作：当细菌达到临界趋化次数，细菌将进行繁殖。根据健康指数排序，淘汰较差的一半，保留较好的一半，并将较好的一半一分为二，子细菌拥有和母细菌相同的位置及步长特征；(4)迁徙操作：细菌在繁殖操作结束后，进行迁徙操作，以特定的概率选取部分细菌随机迁徙到其他位置，剩余细菌的位置不变。该操作增加了细菌跳出局部最优解的可能性，使菌群算法具有较好的收敛性。 

在无线传感网中，需要布置大量节点，且每个节点都受到能量的限制，具有较短的生命周期，这些特性和培养液中的细菌数量大，生命周期短的特点具有很大的相似性，同时细菌优化算法具有操作简单、收敛速度快、易跳出局部解等特性，所以利用该算法研究节点间的路由问题具有较好的优势。 

发明内容

技术问题：本发明的目的是为无线传感网设计一条低耗能的基于菌群觅食优化算法的无线传感网层次化路由方法，首先对节点进行自适应分簇，再通过细菌觅食优化算法整合出整体路由的最佳方案，解决无线传感网优化求解问题。 

技术方案：本发明将菌群优化算法和无线传感网的层次化路由将结合，综合考虑了传感网节点的剩余能量和传输耗能等因素，提出一种新的路由方法实现无线传感网信息传输路径的优化。