基于蚁群优化的WSN负载均衡数据汇集算法

摘要：

针对无线传感器网络(WSN)数据汇集应用中负载分配不均衡,使得网络节点出现早死,网络寿命缩短的问题,提出了一种基于蚁群优化(ACO)的负载均衡的数据汇集(Load-balancing data gathering based on ACO,L-ACO)算法.根据不同的任务,L-ACO算法将蚂蚁分为三类:前向探索蚂蚁(FD-ANT)、前向运输蚂蚁(FT-ANT)和后向蚂蚁(B-ANT).此算法定义蚂蚁的转移概率与路径信息素成反比,并采用父节点负载作为启发因子,使得蚂蚁趋向于走负载低的路径.通过前向蚂蚁与后向蚂蚁的分工合作,使得各条路径上的负载逐渐趋于均衡,从而延长网络寿命.仿真实验表明L-ACO算法可行.

关键词：无线传感器网络(WSN)、数据汇集、负载均衡、蚁群优化(ACO)

所属期刊栏目：20

分类号：TP3;TN9

资助基金：863计划2006AA780201-2;教育部博士点基金20060611010

在线出版日期：2010-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：784-791