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這里針對WRSN提出了一種并發(fā)蟻群算法，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的均衡優(yōu)化及路由的魯棒性。多同質(zhì)蟻群間信息素吸引因子與排斥因子設(shè)計(jì)在一個(gè)多蟻群算法模型中，信息素的吸引因子與排斥因子為不同蟻群間數(shù)據(jù)信息交流的閾值，直接影響模型計(jì)算性能。這里提出一種特定的吸引因子與排斥因子定義。設(shè)Aki表示種群k中第i只螞蟻，同種群內(nèi)的螞蟻均釋放同一種類型的信息素，不同種群釋放的信息素類型不同。則αkij為種群k的螞蟻當(dāng)前位于傳感器節(jié)點(diǎn)i，在其鄰域Πi內(nèi)選擇下一個(gè)節(jié)點(diǎn)j的k類型信息素的吸引因子，則αkij=τkij/∑h?Πiτkkh。(1)式中，τij為邊(i，j)上的第k種信息素濃度。βkij為種群k的螞蟻當(dāng)前位于傳感器節(jié)點(diǎn)i，在其鄰域Πi內(nèi)選擇下一個(gè)節(jié)點(diǎn)j的k類型信息素的排斥因子，則βkij=∑h≠kτhij/∑h?Πiτkih。(2)式中，τij為邊(i，j)上的第k種信息素濃度。當(dāng)位于節(jié)點(diǎn)i的螞蟻在其鄰域Πi內(nèi)根據(jù)概率轉(zhuǎn)移規(guī)則選擇下一個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)i時(shí)，該螞蟻會(huì)以更高的概率選擇具有較高自己類型信息素濃度的路徑。

多同質(zhì)蟻群間概率轉(zhuǎn)移規(guī)則在蟻群計(jì)算模型中，種群中螞蟻選擇下一步路由的轉(zhuǎn)移概率規(guī)則也是算法模型的重要組成部分。這里采用的規(guī)則為:種群S中位于傳感器節(jié)點(diǎn)i的螞蟻選擇下一節(jié)點(diǎn)j進(jìn)行路由時(shí)的轉(zhuǎn)移概率表達(dá)式為:Psij(k)=［τsij(t)］ε•αkij/βkij×［ηij(t)］β∑h?tabuk［τsih(t)］ε•αkij/βkij×［ηih(t)］β，j?tabuk0，，{其他。(3)式中，τsij為t時(shí)刻在邊(i，j)上的s類信息素的濃度。每個(gè)節(jié)點(diǎn)維護(hù)一張信息素表，記錄鄰邊上信息素的濃度;ε＞0為調(diào)整因子，用以調(diào)節(jié)信息素信息的影響權(quán)重;啟發(fā)函數(shù)ηij綜合考慮單跳延遲、節(jié)點(diǎn)負(fù)載及接入效率等QoS路由度量參數(shù)，則ηij=ξj/Lj×Dij，ξj為下一跳傳感器節(jié)點(diǎn)j的帶寬接入效率，Lj為節(jié)點(diǎn)j的負(fù)載，Dij表示節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的單跳延遲。

螞蟻的信息素更新策略在蟻群進(jìn)行路由搜索時(shí)，前向螞蟻的信息素更新策略也是重要的設(shè)計(jì)要素。由于無線網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)不確定性，因此在設(shè)計(jì)更新策略時(shí)，需考慮局部網(wǎng)絡(luò)情況與全局網(wǎng)絡(luò)情況，提出不同的更新策略。種群中的前向螞蟻根據(jù)本種群的信息素轉(zhuǎn)移到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)后，局部更新該種群的信息素。局部更新規(guī)則為:τkij(t+1)=(1－ρ)τkij(t)+ρΔτkij。(4)式中，ρ為信息素?fù)]發(fā)后的殘留因子。在螞蟻經(jīng)過的路徑上采用蟻密模型的更新模式，即前向螞蟻在經(jīng)過的路徑(i，j)上釋放的信息素量為每單位長度Q，Δτkij(t，t+1)=Q，k∈(i，j)0，{其他。(5)式中，Q為一常數(shù)。當(dāng)前向螞蟻到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)后，將收集到的從源節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的路徑信息記錄下來，并通過測試消息轉(zhuǎn)移給后向螞蟻，自身將被刪除。逆向螞蟻更新的規(guī)則為:τkij(t+n)=(1－ρ)τkij(t)+ρQRs。(6)式中，R為種群S中的螞蟻k在一次循環(huán)結(jié)束后路徑上的網(wǎng)絡(luò)資源消耗值。

多蟻群并行路由優(yōu)化算法流程綜合上述分析，設(shè)計(jì)多蟻群并行路由優(yōu)化算法流程如下:①選擇子匯聚節(jié)點(diǎn)。從靠近基站的傳感器節(jié)點(diǎn)中選擇子匯聚節(jié)點(diǎn)，由所需的子匯聚節(jié)點(diǎn)數(shù)和各個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)已成為子匯聚節(jié)點(diǎn)的次數(shù)來決定。②多蟻群算法初始化。算法將從源節(jié)點(diǎn)出發(fā)代表網(wǎng)絡(luò)流量的螞蟻劃分成k個(gè)子群，為每個(gè)子群分配一個(gè)相應(yīng)的子匯聚節(jié)點(diǎn)作為目的節(jié)點(diǎn)。將網(wǎng)絡(luò)中的螞蟻分為前向螞蟻和后向螞蟻并初始化螞蟻的禁忌表，后向螞蟻在返回源節(jié)點(diǎn)的過程中對路徑進(jìn)行全局更新。③多蟻群并行優(yōu)化計(jì)算。并行計(jì)算各蟻群的信息素吸引因子、排斥因子、蟻群概率轉(zhuǎn)移規(guī)則與信息素更新策略，并刷新當(dāng)前蟻群的配置參數(shù)，當(dāng)后向螞蟻返回到源節(jié)點(diǎn)后出動(dòng)第2批螞蟻，直至達(dá)到算法最大迭代次數(shù)NCmax時(shí)跳出循環(huán)。結(jié)束時(shí)，每個(gè)種群可以得到一條優(yōu)化路徑，多個(gè)種群可得多個(gè)路徑。④根據(jù)無線網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)來對蟻群所得的路由進(jìn)行比較，如未符合實(shí)際工程需求則返回步驟②再次進(jìn)行蟻群初始化與計(jì)算，直至找到合適的路由結(jié)果。2仿真實(shí)驗(yàn)下面在Matlab2010b上對設(shè)計(jì)的基于多蟻群算法的負(fù)載感知和高效接入跨層路由協(xié)議進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。感知區(qū)域?yàn)?0，0)到(1000，1000)的平面正方形監(jiān)測區(qū)域，隨機(jī)散布M=50個(gè)被控電源節(jié)點(diǎn)，仿真時(shí)間為T=1000s。考慮到傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的現(xiàn)實(shí)情況，將節(jié)點(diǎn)最大傳輸距離設(shè)為L=100m，控制數(shù)據(jù)幀平均大小為Sframe=512B，系統(tǒng)緩沖區(qū)隊(duì)列長度為Lframe=100數(shù)據(jù)包的長度，MAC層采用IEEE802.11協(xié)議。多蟻群算法的迭代次數(shù)NCmax固定為$200$代，匯聚節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)或種群個(gè)數(shù)k=3。其他參數(shù)取值采用經(jīng)驗(yàn)的方法設(shè)置為:每個(gè)種群中的螞蟻個(gè)數(shù)m=100，ε=0．85，α=3，β=2，ρ=0．2，Q=100。運(yùn)行經(jīng)典蟻群算法和本文優(yōu)化蟻群算法對無線電源監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)路由進(jìn)行計(jì)算，取n=10次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值進(jìn)行比較。用本文算法和經(jīng)典算法對重負(fù)荷無線電源監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行路由優(yōu)化時(shí)，最優(yōu)路徑上數(shù)據(jù)包從源節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)所需平均傳輸時(shí)延大小比較如圖1所示。從仿真結(jié)果可見，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到穩(wěn)定時(shí)，經(jīng)典算法的數(shù)據(jù)包延遲比多種群蟻群算法要大，達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)需要較長的時(shí)間且波動(dòng)大，因此本文采用改進(jìn)的多種群蟻群算法在進(jìn)行無線電源監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)路由跨層優(yōu)化時(shí)，具有傳輸時(shí)延小、收斂速度快且傳輸較為穩(wěn)定等明顯優(yōu)勢。

結(jié)束語

上述采用一種智能優(yōu)化的多蟻群算法對WRSN進(jìn)行跨層路由優(yōu)化。仿真實(shí)驗(yàn)證明，該算法得出的最優(yōu)傳輸路徑能夠滿足無線電源監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性、可靠性及負(fù)載平衡等方面的要求，保證了無線電源監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量。該技術(shù)適用于物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，為其他有線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提供了有益的探索實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

本文作者：姜福祥 錢建波 于正永 單位：淮安信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院