申请/专利权人：北京星科软件技术有限公司

申请日：2023-07-10

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN116567773B

主分类号：H04W40/32

分类号：H04W40/32;H04W40/10;H04W40/20;H04W84/18;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2023.08.25#实质审查的生效;2023.08.08#公开

摘要：本发明属于物联网感知技术领域，具体涉及基于物联网应用的WSN分簇路由方法及路由系统。本发明利用人工蜂群算法获得最优分簇决策；根据最优分簇决策建立源节点到汇聚节点之间的初始路由路径；计算每个初始路由路径在执行单位数据转发时所消耗的总能量，选择能耗最低的部分初始路由路径作为候选路由路径；获取每个候选路由路径上各节点的剩余能量，选择最低剩余能量作为候选路由路径的通道能量宽度，进一步计算候选路由路径关于节点剩余能量的离散度，以通道能量宽度和离散度作为约束条件从候选路由路径选择数据转发路径。本发明可以解决WSN分簇策略优化问题，提高资源利用率。

主权项：1.一种基于物联网应用的WSN分簇路由方法，其特征在于，所述的方法包括：利用人工蜂群算法对分簇决策进行优化，获得最优分簇决策；根据最优分簇决策建立源节点到汇聚节点之间的初始路由路径；计算每个初始路由路径在执行单位数据转发时所消耗的总能量，选择能耗最低的部分初始路由路径作为候选路由路径；获取每个候选路由路径上各节点的剩余能量，选择最低剩余能量作为候选路由路径的通道能量宽度，进一步计算候选路由路径关于节点剩余能量的离散度，以通道能量宽度和离散度作为约束条件从候选路由路径选择数据转发路径；所述最优分簇决策的生成过程为：步骤1）建立以簇头节点能量和位置因素为约束条件的适应度函数；步骤2）设置蜂群的个体数量、食物源空间维数、算法最大迭代次数及最大搜索次数，每个食物源与唯一的分簇决策对应；步骤3）将蜂群划分为雇佣蜂和观察蜂，初始化雇佣蜂的食物源；步骤4）每个雇佣蜂在其邻域内进行新食物源搜索，根据适应度函数计算新旧食物源的适应度，选择适应度高的食物源进行位置更新；步骤5）计算雇佣蜂的食物源被选取的概率，利用轮盘赌算法确定观察蜂需要搜索的雇佣蜂食物源；步骤6）每个观察蜂在选中的雇佣蜂食物源领域内进行新食物源搜索，根据适应度函数计算新旧食物源的适应度，选择适应度高的食物源进行位置更新；步骤7）判断如果观察蜂在最大搜索次数后仍没找到更优的食物源，则放弃当前雇佣蜂的食物源，并执行步骤8），否则进一步判断如果达到算法最大迭代次数，则执行步骤9），否则继续执行步骤6）；步骤8）将雇佣蜂转化侦察蜂后进行随机搜索，将随机食物源替换雇佣蜂的旧食物源，进一步判断如果达到算法最大迭代次数，则执行步骤9），否则继续执行步骤4）；步骤9）输出适应度最高的食物源对应的分簇决策；所述的步骤6）还包括：对观察蜂进行一次个体复制，以其中一只相同的观察蜂对选中的雇佣蜂食物源进行搜索，然后以雇佣蜂食物源为中心，对另一只相同的观察蜂的搜索位置实施镜像更新；比较雇佣蜂的食物源、两只相同的观察蜂搜索的食物源之间的适应度，选择适应度高的食物源进行位置更新；所述的离散度采用标准差法生成，生成过程包括：统计候选路由路径上所有节点的节点剩余能量均值：计算各节点剩余能量与其均值离差平方的平均数，对方差求平方根，将获得的标准差作为候选路由路径关于节点剩余能量的离散度：其中，表示路由路径上的节点总数，表示节点的剩余能量；所述选择数据转发路径的过程包括：为通道能量宽度与离散度设定权重系数，对通道能量宽度的倒数与离散度进行加权：其中，表示权值，和分别为离散度和通道能量宽度的权重系数，，表示通道能量宽度；选择权值最低的候选路由路径作为最终的数据转发路径。

全文数据：

权利要求：

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