37、无线传感器网络任播通信路由协议及自组织无线网络拓扑控制研究

无线传感器网络任播通信路由协议及自组织无线网络拓扑控制研究

1. 无线传感器网络任播通信路由协议

1.1 最优解计算

为了找到从源节点到任意宿节点的路径,使用整数线性规划结合 GLPK 求解器进行研究。构建了一个 7×7 节点的网格拓扑,每个节点仅能与其四个直接邻居通信。尝试寻找从每个源节点到任意宿节点的路径,且路径间最小距离 δ = 2。源节点和宿节点随机选择,保证所有源节点相互距离为 δ,所有宿节点相互距离也为 δ。改变源节点和宿节点的数量,结果取 50 次模拟的平均值。

模拟结果表明:
- 平均最优路径成本随源节点和宿节点数量的增加而增加。当源节点和宿节点数量增多时,为确保路径不相交,路径会变长。
- 当源节点数量小于 4 时,总能找到最优解;当源节点数量为 5 或 6 时,找不到最优解,说明在 δ = 2 的情况下无法找到远距离路径,给定的整数线性规划公式限制过严,不适用于实际场景。

模拟在标准个人计算机上运行,耗时约 2 小时 35 分钟。结果显示,即使没有计算能力限制,在小实例中也并非总能找到最优解。在无线传感器网络中,节点计算能力有限,因此迫切需要一种基于现实假设的简单启发式算法来提供近似解。

1.2 启发式宿节点选择策略

1.2.1 常见策略
  • 随机宿节点选择(RSS) :随机选择宿节点,数据包通过从源节点到所选宿节点的最短路径进行路由。预计该策略在数据包丢失方面表现不佳,因为可能导致网络多个区域拥塞,拥塞还会因重传尝试增加延迟。
  • 最近宿节点选择策略(CSSS)
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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