【摘 要】
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针对传感网中大量冗余数据导致通信频繁中断的问题,提出一种带有可控阈值参数的分簇路由优化算法。引入蚁群算法中的适应度函数和启发式函数,使得下一跳簇首节点的选择更具针
【机 构】
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洛阳理工学院计算机与信息工程学院,洛阳市农牧业智能传感网重点实验室,河南科技学院信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会-河南省人民政府联合基金(U1604149);河南省教育厅青年骨干教师培养计划项目(2016GGJS-158);河南省教育厅自然科学重点基金(19A520006,18A520041);河南省科技厅科技攻关项目(18210220428);洛阳理工学院高层次人才资助计划(2017BZ07)
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针对传感网中大量冗余数据导致通信频繁中断的问题,提出一种带有可控阈值参数的分簇路由优化算法。引入蚁群算法中的适应度函数和启发式函数,使得下一跳簇首节点的选择更具针对性,实现网络路由树的建立与事件域节点的分布式成簇。利用可控阈值参数和变异系数对网络路由所选最短路径进行优化,保证节点能量消耗较低的同时全网延时最小,并通过全局信息素的更新策略抑制长链路的产生,以均衡全网能量并延长网络生存周期。实验结果表明,该算法与DMOA和MTTA算法在抑制网络能量消耗和延长网络生存周期方面进行对比,其性能指标平均提升了13.
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