题目：基于蚁群优化的无线传感器网络地理位置路由算法研究

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，WSN)是由大量无处不在的、具有通信与计算能力的微小传感器节点以多跳通信、自组织方式形成的分布式无线网络。传感器节点的计算能力、存储能力和通信能力都十分有限，只能和邻居节点通信。WSN具有十分广泛的应用前景，能够广泛应用于军事、环境监测、健康护理、城市交通、空间探索等。由于WSN的巨大科研价值和实用价值，已引起了世界上许多国家军事界、学术界和工业界的高度重视，并成为近年来的研究热点。
无线传感器网络的应用环境以及传感器节点的功能十分有限，特别是节点能量受限，使得设计高效的WSN路由协议面临巨大挑战。能量消耗问题成为制约无线传感器网络发展的一个关键问题。因此，如何设计能够有效节约而且均衡网络能量消耗的WSN路由算法已成为无线传感器网络研究的热点，也是无线传感器网络研究的关键问题之一。
本文提出了一种具有能量有效和位置敏感的基于蚁群优化的无线传感器网络地理位置路由算法(Energy-efficiency Location-aware ACO-based Routing Algorithm，ELACO)。经过深入研究蚁群优化算法的特点，结合无线传感器网络的自身特征，可以得出，利用蚁群优化算法优化无线传感器网络路由具有很大的优越性。ELACO算法中提出了一种前向路由模式，该模式利用网络中节点的地理位置信息，确定了当前节点的路由前向区域和前向邻居节点集合。路由前向区域的确定缩小了路由查寻范围，有效提高了路由效率。用蚁群优化算法在前向路由模式的基础上搜索从源节点到目标节点的路径。网络中蚂蚁根据邻居节点的位置信息、路径上的信息素以及邻居节点剩余能量信息，概率地选择下一跳节点。邻居节点能量信息和位置信息的考虑，使得在路由过程中能够节约和均衡能量消耗。算法中定义了蚂蚁概率选择算法(Ant Probability Selection Algorithm，APSA)，蚂蚁根据APSA算法从前向邻居节点集合中选择下一跳节点。定义了路由回退策略，解决了蚂蚁寻路过程中遇到的路由空洞问题，提高了路由成功率。提出了路由存在定理和路由无环定理。存在定理表明了只要存在路径，蚂蚁就可以找到这条路径；无环定理证明了算法找到的路径一定不存在回路的性质。证明了算法ELACO的时间复杂度为O(t×|V|2×m)。从蚂蚁数量和时间两个角度证明了算法的收敛性，其中基于时间的收敛分为值收敛和解收敛两个方面。
将原始的DREAM、LAR和LARDAR算法中的查寻域看作本文中的前向区域，将ELACO算法中的蚁群路由策略应用于其中，形成了新的DREAM、LAR和LARDAR算法。
由于蚁群优化算法中参数a和b的取值缺乏理论指导，所以，本文用实验的方法确定了算法ELACO中信息素启发因子a和能量启发因子b的取值，在此基础上确定了蚂蚁数量M的值。从时延、能量消耗、能量效率、能量均衡性、发送成功率和网络寿命六个方面对算法ELACO进行了实验仿真，并和新的DREAM、LAR和LARDAR算法进行了比较。实验结果表明，ELACO算法在发送成功率、能量效率、能量标准方差和网络寿命方面比其它算法的性能更好。