基于蚁群的WSN节能路由算法NHLERE提升网络效率

NHLERE是一种应用于无线传感器网络（WSN）的创新路由算法，它针对WSN中常见的节点能量有限性和链路随机损耗问题进行优化。该算法巧妙地利用了蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）理论，特别是其正反馈和分布式协作机制。 蚁群算法的核心思想是模仿真实蚂蚁寻找食物的行为，通过信息素（pheromone）来引导路径选择。在NHLERE算法中，信息素不仅考虑了从每个节点到汇聚节点的最短跳数，还融合了链路质量的评估，这反映了路径的可靠性。同时，节点的剩余能量也被作为启发信息，因为能源是WSN生存的关键因素。通过这种结合，算法能够找到既节能又能高效传输数据的路由路径。 相比于传统的LEPS（Low-Energy Proximity Routing Protocol）或其他类似算法，NHLERE展现出更高的数据传输效率。实验结果显示，NHLERE能够有效地平衡网络中各个节点的能量消耗，防止能量消耗过快导致的网络寿命缩短。这意味着节点间的通信更加均衡，从而显著延长了无线传感器网络的生命周期，这对于长时间运行的WSN系统来说是一项重要的改进。 NHLERE算法的研究是在中山大学软件研究所和汕头大学计算机系的合作下完成的，由多个研究人员共同贡献，包括于津博士、彭伟硕士、杨书锋硕士、姜云飞教授和李磊教授，他们的研究领域涵盖了人工智能、医学信息学、无线传感器网络以及数据库和数据挖掘等技术。该算法的发表在《小型微型计算机系统》期刊上，并获得了国家自然科学基金项目的资助。 总结来说，NHLERE算法是一种具有前瞻性的WSN路由解决方案，它通过集成蚁群算法的智能决策和对WSN特定挑战的理解，实现了更高效的能源管理和数据传输，对于无线传感器网络的可持续性和性能提升具有重要意义。