兰州交通大学机电技术研究所 2. 甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心 3. 甘肃省物流与运输装备行业技术中心
纸质出版:2022
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杭超, 李刚, 李德仓. 基于蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法[J]. 传感器与微系统, 2022,(8):148-152.
基于蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法[J]. 2022, (8): 148-152.
杭超, 李刚, 李德仓. 基于蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法[J]. 传感器与微系统, 2022,(8):148-152. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)08-0148-05.
基于蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法[J]. 2022, (8): 148-152. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2022)08-0148-05.
针对部署在列车的长带状无线传感器网络(WSNs)产生的能耗不均问题,提出了一种基于改进蚁群优化的列车WSNs非均匀分簇路由算法(IACO-UCR)。在非均匀分簇阶段,利用熵权法对候选簇首的传输距离、中心位置度和相对密度各项指标进行权重确定,在综合评价确定候选簇首时引入能量优先的概念,候选簇首以其竞争半径成为最终簇首;然后将改进的蚁群优化算法应用到簇间路径搜索中,在建立路径过程中考虑到距离长度、节点能量和搜索方向角度等因素。由MATLAB仿真实验表明:与LEACH
EEUC和ACOUC算法相比,该算法能有效均衡长带状网络的能量问题,提高簇首节点能量利用率,延长了网络的生存周期。
基于多目标蚁群策略的AUV全局路径规划算法 [J]. 胡春磊,章飞,曾庆军. 传感器与微系统 . 2020(11)
基于改进蚁群算法的机器人路径规划算法 [J]. 刘学芳,曾国辉,刘瑾. 传感器与微系统 . 2019(10)
车辆运行品质安全监测系统报警车辆联网监控的研究及实现 [J]. 史晓磊,蒋荟. 铁路计算机应用 . 2019(05)
中国高速铁路信息化现状及智能化发展 [J]. 史天运. 科技导报 . 2019(06)
采用角度因子的蚁群优化多路径路由算法 [J]. 侯梦婷,赵作鹏,高萌,张娜娜. 计算机工程与应用 . 2017(01)
基于蚁群优化的无线传感器网络非均匀分簇路由算法 [J]. 牛涛,庄毅,丰宁宁,于尧炳,顾晶晶. 小型微型计算机系统 . 2016(01)
无线传感器网络能量均衡蚁群路由算法 [J]. 滕志军,张帆,宋明辉. 吉林大学学报(工学版) . 2016(01)
基于蚁群算法的能量均衡多路径路由算法的研究 [J]. 童孟军,关华丞. 传感技术学报 . 2013(03)
基于熵权的电网节能减排潜力多级模糊评价 [J]. 吴耀武,陈瑞,娄素华,陈伟. 华中科技大学学报(自然科学版) . 2010(11)
利用蚁群优化的非均匀分簇无线传感器网络路由算法 [J]. 张荣博,曹建福. 西安交通大学学报 . 2010(06)
一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议 [J]. 李成法,陈贵海,叶懋,吴杰. 计算机学报 . 2007(01)
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