[发明专利]一种基于蚁群算法的移动Sink节点数据收集方法

摘要

本发明涉及一种基于蚁群算法的移动Sink节点数据收集方法，无线传感器网络利用LEACH协议对传感器节点进行分簇操作得到簇头节点，簇头节点收集簇内成员节点的数据，通过改进的蚁群算法，使用激素信息标记数据的重要程度，根据簇内各个成员节点的激素浓度和簇头节点间的欧氏距离作为能见度因子，计算邻接矩阵，遍历所有簇头节点，搜索Sink节点移动的最优路径，最后按照最优路径移动Sink节点。本发明提供了一种解决无线传感器网络数据采集中的漏斗效应和能量空洞问题的方法，能够保证在网络中及时发送重要信息，并有效降低数据时延。

主权项

1.基于蚁群算法的移动Sink节点数据收集方法，由WSN节点和Sink节点组成；WSN节点静止分布在规定区域内，WSN节点在通信半径内通过多跳方式将监测数据发送到Sink节点，Sink节点可以在规定区域内移动，其特征是：所述基于蚁群算法的移动Sink节点数据收集方法，通过改进的蚁群算法，使用激素信息标记数据的重要程度，根据簇内各个成员节点的激素浓度和簇头节点间的欧氏距离作为能见度因子，计算邻接矩阵，根据实时环境，利用蚁群算法中的蚂蚁寻路在簇头节点间留下信息素，根据信息素浓度寻找移动Sink节点的最优可控制路径，包括以下步骤：(1)对WSN节点进行分簇操作，得到簇头节点；(2)簇头节点收集簇内成员节点的数据，簇内成员节点数据包含每个节点的激素浓度HL，以及每个簇头节点间的欧氏距离长度d_ij；(3)蚁群算法及参数初始化；所述蚁群算法中，包含信息素浓度；蚂蚁搜寻路径过程将会在节点之间留下信息素，根据信息素浓度大小决定最优路径，若路径上信息素浓度越大，则蚂蚁选择该路径的概率也就越高，表示走这条路径的蚂蚁越多，从而吸引更多的蚂蚁选择这条路径，形成正反馈，使得蚁群能够很快找到Sink节点的最优移动路径；所述蚁群算法具体为：1)初始化；每条路径的信息素τ_ij(t)初始化为一个常数值τ₀；每只蚂蚁都会记录一个禁忌表，记录已经走过的节点，蚂蚁在各路径释放信息素初始值为0；节点激素浓度初始值HL_init为100mg/dL；2)蚂蚁构造路径；假设某时刻蚂蚁在地点i，蚂蚁向地点j移动的概率为p_ij(t)，其计算关系为：式中，τ_ij(t)为路径ij在t时刻的信息素浓度；α是信息素在概率计算中的权重，反映了残留信息素的重要程度；β是启发因子，反映了启发信息0在蚂蚁选择路径中的相对重要性，“允许k”是指蚂蚁没有走过的节点集合，该集合随着搜索进程动态调整；τ_ik(t)含义为路径ik在t时刻的信息素浓度，k代表除节点i以外的节点；η_ij是能见度因子，为i到j的路径能见度；η_ik含义为反映i到k的路径能见度的能见度因子；3)更新信息素；能见度因子η_ij按下式计算：其中，d_ij是簇头节点i与簇头节点j之间的欧氏距离长度，α₁和α₂为权重系数；HL为节点i的激素浓度，为：其中，HL_init为WSN节点分泌激素的初始浓度值，α'表示激素浓度的衰减程度，β'是校正系数；当所有蚂蚁都找到一条合法路径之后，进行信息素更新，更新计算关系为：τ_ij(t+1)＝ρ·τ_ij(t)+Δτ_ij(t,t+1)；其中ρ是信息素维持因子；Δτ_ij(t,t+1)是所有蚂蚁在路径ij上释放的信息素总合，计算关系如下：其中m是蚂蚁的数量，是t到t+1时间内，蚂蚁k在路径ij上释放的信息素；(4)遍历所有簇头节点，目的是为蚁群算法的实施构造可行路径，即构造蚁群算法中蚂蚁可通过的且留下信息素的路径；(5)若蚁群算法一次迭代还未完成，则继续遍历；若蚁群算法一次迭代已经完成，则更新WSN节点与Sink节点间的信息素，得到一条当前的最优路径；(6)若未完成当前的蚁群迭代次数，则继续利用蚁群构造路径；若已经完成蚁群迭代次数，即移动Sink节点最优路径确认；(7)若WSN能够正常采集数据，那么网络工作正常，继续重复步骤(1)～(5)；若WSN不能正常采集数据，则网络失效。