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基于粒子群優(yōu)化算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的APTEEN路由協(xié)議研究

發(fā)布時間:2020-12-09 15:10
  APTEEN路由協(xié)議是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中一種典型的層次型路由協(xié)議,其既能周期性的采集監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的數(shù)據(jù),又能針對突發(fā)事件快速的做出響應(yīng)。但APTEEN路由協(xié)議仍然存在節(jié)點能量利用率不高,網(wǎng)絡(luò)能耗速率不夠均衡的問題。本文在深入研究APTEEN路由協(xié)議和粒子群優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,提出了兩種使用粒子群優(yōu)化算法改進的APTEEN路由協(xié)議。針對粒子在優(yōu)化過程中收斂速度較慢且容易陷入局部最優(yōu)的問題,在粒子群優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上提出了動態(tài)分類自適應(yīng)粒子群優(yōu)化算法(DCA-PSO),DCA-PSO算法在優(yōu)化過程中不同的狀態(tài)采用不同分類自適應(yīng)的慣性權(quán)重并采用動態(tài)學(xué)習(xí)因子改善粒子自身經(jīng)驗和其余粒子經(jīng)驗對收斂速度的影響,提高算法的尋優(yōu)精度及速度。仿真結(jié)果表明,DCA-PSO相比粒子群優(yōu)化算法可以明顯提升搜索速度與搜索精度。針對APTEEN路由協(xié)議隨機選取簇頭造成網(wǎng)絡(luò)能量消耗過快的問題,使用DCA-PSO算法提出了一種基于能量位置均衡的APTEEN路由協(xié)議(EPE-APTEEN),EPE-APTEEN路由協(xié)議在成簇時,利用DCA-PSO算法,綜合考慮網(wǎng)絡(luò)中的最優(yōu)簇頭數(shù)目、節(jié)點剩余能量,節(jié)點位置和節(jié)點周圍能量分布等因素選... 

【文章來源】:內(nèi)蒙古大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū) 211工程院校

【文章頁數(shù)】:61 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于粒子群優(yōu)化算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的APTEEN路由協(xié)議研究


網(wǎng)絡(luò)生存周期比較圖

比較圖,能量消耗,比較圖,路由協(xié)議


LEACH 路由協(xié)議與 APTEEN 路由協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)生存周期比較如圖 2.10 所示。由于 LEACH協(xié)議中,節(jié)點周期性的將監(jiān)測信息發(fā)送給距離較遠的匯聚節(jié)點,包含大量冗余信息,造成不必要的能量損耗。而 APTEEN 路由協(xié)議每次傳輸是都要進行軟硬閾值的比較,測量值明顯變化或達到預(yù)設(shè)周期值時,節(jié)點才會向匯集節(jié)點發(fā)送信息,信息的冗余量大大減少,降低了能量損耗。 LEACH 路由協(xié)議與 APTEEN 路由協(xié)議的能量消耗比較如圖 2.11 所示。APTEEN 路由協(xié)議由于傳輸頻率以及信息的冗余量低于 LEACH 路由協(xié)議,能量消耗速率明顯比 LEACH 路由協(xié)議更加緩慢。

對比圖,優(yōu)化過程,對比圖,仿真結(jié)果


內(nèi)蒙古大學(xué)碩士學(xué)位論文25圖3.2優(yōu)化過程仿真結(jié)果對比圖Figure3.2Comparisonofsimulationresultsofoptimizationprocess通過圖3.2可以看出,基本粒子群優(yōu)化算法在70輪左右輸出結(jié)果變化不再明顯,DCA-PSO算法在30輪左右輸出結(jié)果趨于平穩(wěn),且基本粒子群優(yōu)化算法由于陷入局部最優(yōu),導(dǎo)致輸出結(jié)果明顯劣于DCA-PSO算法。這表明本文提出的DCA-PSO算法可以加快收斂速度,并增強搜索能力,在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的簇頭優(yōu)化選取中更為適用。3.3小結(jié)在基本粒子群優(yōu)化算法基礎(chǔ)上,進一步深入對粒子群優(yōu)化算法的研究,結(jié)合無線傳感器網(wǎng)絡(luò)簇頭選取的實際問題,提出了一種DCA-PSO算法。該算法采用自適應(yīng)變化的慣性權(quán)重系數(shù),針對不同位置的粒子不斷改變慣性權(quán)重系數(shù),調(diào)整粒子的全局搜索能力和局部搜索能力;算法同時將固定的學(xué)習(xí)因子調(diào)整為動態(tài)變化的學(xué)習(xí)因子,增強算法在初始運行時對整個區(qū)域的搜索能力和算法在后期運行時的區(qū)域精細搜索能力,以此增加算法的搜索精度以及收斂速度。仿真實驗結(jié)果表明,DCA-PSO算法的精度比基本粒子群優(yōu)化算法精度提高了30%左右,迭代次數(shù)降低了50%左右。由此可以看出,本章所提出的DCA-PSO算法比基本粒子群優(yōu)化算法的收斂速度以及精度均有較大幅度地提升,算法更加穩(wěn)定且更適合用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的簇頭優(yōu)化選取當中。

【參考文獻】:
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碩士論文
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[5]WSN中基于改進粒子群優(yōu)化算法的分簇拓撲算法研究[D]. 張曉丹.鄭州大學(xué) 2017
[6]基于蟻群算法的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)APTEEN路由協(xié)議研究[D]. 馬金玉.內(nèi)蒙古大學(xué) 2017
[7]基于CTP的集中控制式無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議研究[D]. 徐凌云.南京信息工程大學(xué) 2016
[8]智能家居無線傳感網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)研究[D]. 姬引飛.西安工程大學(xué) 2016
[9]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)區(qū)域覆蓋關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 馬莉莉.沈陽理工大學(xué) 2016
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本文編號:2907061

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