无线传感器网络路由优化：熵权法与蚁群算法结合

"基于熵权法和蚁群算法的无线传感器网络路由设计" 这篇硕士学位论文主要探讨了在无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）中的路由设计问题，尤其是针对如何降低节点能量消耗、延长网络寿命这一关键挑战。论文结合了熵权法和蚁群算法来优化路由策略。 熵权法是一种处理不确定性和不完整性信息的有效工具，常用于决策分析和权重分配。在WSN中，熵权法可以动态地评估各个节点的重要性和能量状态，以确定更合理的数据转发路径，从而减少不必要的能量浪费。 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是模拟蚂蚁寻找食物路径的优化算法，它通过模拟信息素的传播和蒸发，寻找全局最优解决方案。在WSN路由中，ACO可以用来发现多条潜在的低能耗路径，增加网络的鲁棒性和适应性。 论文首先分析了以LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）为代表的分簇路由协议，这是一种常见的WSN节能策略，通过周期性地选举簇头节点进行数据聚合，减少通信开销。然而，LEACH在节点分布不均和长期运行时可能会导致簇头节点过早耗尽能量的问题。 在此基础上，论文提出了一种结合熵权法和蚁群算法的新型路由策略。这种策略考虑了节点的能量状态、距离到汇聚节点的距离以及网络的拓扑结构等多个因素，通过熵权法计算各因素的权重，再利用蚁群算法搜索最优化的路由路径。这种方法旨在均衡网络中的能量消耗，避免热点区域的出现，延长整个网络的生存时间。 此外，论文还可能包含了对算法的实现、性能仿真和对比分析，以证明提出的路由设计的有效性和优势。这可能涉及到与其他经典路由协议（如TEEN, PEGASIS等）的性能比较，以及在不同场景和条件下的模拟测试。 总体来说，这篇论文为解决WSN的能源效率问题提供了新的思路，将理论方法与实际应用相结合，对WSN领域的研究和发展具有一定的贡献。