改进遗传模拟退火算法优化WSN路径：高效节能与定位精准

在当前无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)的研究热潮中，针对路径优化这一关键问题，本文提出了一种创新的解决方案——基于改进的最优保存遗传模拟退火算法。该算法结合了LEACH算法构建的初始路由表和GASA（遗传算子改进的模拟退火）的高效搜索策略。它将路由计算与遗传演化过程并行进行，通过自适应概率变化机制，有效缓解了遗传算法的早熟现象和模拟退火算法的时间消耗问题。 LEACH算法在初期为优化过程提供了基础路由结构，而GASA则通过其搜索能力，在遗传编码和退火策略的协同作用下，寻找接近全局最优的路径。这种结合显著提高了路径优化的效率和性能，使得路径不仅更短，还能最大程度地节省节点能源，保持网络整体能量消耗的均衡。 WSN路径优化的核心在于处理多目标优化问题，即要在有限的节点能量约束下，找到既节省路径长度又平衡能耗的路径。这涉及到复杂性很高的NP-hard问题，传统的方法如遗传算法容易陷入局部最优，而模拟退火算法虽然能避免局部最优，但搜索效率低。因此，改进的遗传模拟退火算法通过优化这两者的缺点，实现了更高效的路径发现。 本文的无线传感器网络模型采用了被动分簇策略，只有在实际数据传输需求出现时才会建立和维护网络拓扑，从而降低了网络的能耗。这种模型特别适合于数据密集型应用，如军事、工业监控和环境监测等领域。 仿真结果验证了该算法的有效性和优越性，它在定位准确性、节能性能以及搜索能力方面表现出色，为WSN的长期稳定运行和高效数据传输提供了有力支持。这项工作对无线传感器网络的路径优化有着重要的理论和实践意义，为未来WSN的优化设计提供了新的思路和工具。