通过使用修改的蚁群优化ACO优化无线传感器网络的能量消耗

路由在无线传感器网络（WSN）中是一个关键问题，因为它与传统网络路由范式存在差异。WSN环境的内在动态性，加上可用资源的稀缺，给工业和学术界在制定高效路由策略方面带来了相当大的挑战。为应对这些挑战，合理的解决办法是应用启发式搜索方法来确定WSN中最优路径。蚁群优化（ACO）是一种成熟的启发式算法，在路由上下文中已取得显著进展。本文介绍了基于蚁群优化的修改路由协议。在这些协议中，我们在ACO的概率方程中引入节点与其邻居之间距离的倒数，同时考虑信息素水平和剩余能量。这些公式修改有助于选择下一个跳跃的最合适候选，从而有效地最小化每次迭代中所有节点的平均能量消耗。此外，在该协议中，我们根据多次实验试验的结果迭代地微调ACO的参数值。实验分析通过多样化的网络拓扑进行，结果与成熟的ACO算法和路由协议进行比较。根据多个性能指标评估所提协议的有效性，这些指标包括吞吐量、能量消耗、网络寿命、传输的数据量以及数据包的遍历路径长度。这些指标共同提供了对路由协议性能成就的全面评估。