22、路由中的元启发式优化

路由中的元启发式优化

1. 引言

在传感器数据提取和灾难管理等领域，移动自组织网络（MANET）发挥着重要作用。它支持专用路由器来确定最优路由，其动态的网络拓扑特性虽然增加了路由环境的复杂性，但也为路由优化带来了新的机遇。同时，无线传感器网络（WSN）也在工业自动化等众多领域得到了广泛应用。元启发式算法在这些网络的路由优化中具有重要意义，下面将详细介绍相关内容。

2. 元启发式算法

2.1 蚁群优化算法（ACO）

蚁群优化算法是一种概率方法，能为不同的计算问题提供乐观的解决方案。它受蚂蚁寻找食物行为的启发，是一种概率群智能算法。在现实中，蚂蚁寻找食物时会从不同路径向最终目标收敛。蚂蚁留下的信息素是搜索过程中的关键决定因素，信息素浓度越高，越有可能成为前进的方向，最终目标是通过最短路径完成任务。

选择节点 $j$ 从节点 $i$ 的概率由以下公式表示：
[p_{ij}=\frac{\tau_{ij}^{\alpha}\eta_{ij}^{\beta}}{\sum_{k\in allowed_{i}}\tau_{ik}^{\alpha}\eta_{ik}^{\beta}}]
其中，$p_{ij}$ 表示从节点 $i$ 选择节点 $j$ 的概率，$\tau_{ij}$ 是连接节点 $i$ 和节点 $j$ 的信息素，$\eta_{ij} = \frac{1}{d_{ij}}$，$d_{ij}$ 表示节点 $i$ 和节点 $j$ 之间的距离，$\alpha$ 和 $\beta$ 是控制因子。

每次迭代后，信息素值会根据以下公式更新：
[\tau_{ij}=(1 - \rho)\tau_{ij}