NHLERE：基于蚁群算法的无线传感器网络路由策略

本文介绍了应用蚁群算法的WSN(无线传感器网络)路由算法——NHLERE，该算法旨在解决WSN中节点能量有限以及节点间链路随机损耗的问题。通过结合蚁群算法的正反馈和分布式协作特性，NHLERE算法将距离汇聚节点的跳数和链路质量信息融入信息素的计算中，并考虑节点剩余能量作为启发式信息，以此构建和优化到达汇聚节点的路由路径。 无线传感器网络(WSN)是由大量低功耗、资源受限的传感器节点组成，用于监测物理或环境条件，如温度、声音、压力等。在WSN中，路由选择是关键问题之一，因为错误的路由策略可能导致节点能量过快消耗，从而缩短整个网络的生命周期。 NHLERE算法借鉴了蚁群优化算法（ACO），这是一种基于生物群体行为的优化技术，模拟了蚂蚁寻找食物路径的过程。在WSN中，每个节点都可以看作是一个蚂蚁，它们通过交换信息素来发现和改进路由。NHLERE算法在选择路径时不仅考虑了信息素的浓度，还考虑了节点的剩余能量，这有助于避免路径选择过于集中在某些高能量节点，从而实现网络内能量消耗的均衡。 与传统的LEPS（生命周期感知的功率有效路由协议）相比，NHLERE算法在数据传输效率上表现出优越性，同时能够更有效地平衡各个节点的能量消耗。这种能量均衡特性显著延长了WSN的网络生存时间，这对于部署在难以进行人工维护的环境中的WSN尤其重要。 总结来说，NHLERE算法是一种利用蚁群优化算法原理设计的WSN路由策略，它通过智能地结合距离信息、链路质量和节点能量，提高了数据传输效率，同时实现了网络能量的均衡消耗，从而提升了WSN的整体性能和生存期。这一方法对于无线传感器网络的路由设计提供了新的思路和解决方案。