BEACO：无线传感器网络中的负载均衡蚁群优化算法

"无线传感器网络中的负载均衡蚁群优化算法（BEACO）" 在无线传感器网络（WSN）中，由于节点的能量有限且分布不均，如何实现有效的负载均衡是研究的关键问题。传统的蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）在构建路由时可能会导致某些节点过早耗尽能量，形成所谓的“能量洞”，严重影响网络的生命周期和整体性能。针对这一挑战，论文提出了一种改进的蚁群算法——负载均衡蚁群优化算法（Balanced Energy-Aware Ant Colony Optimization, BEACO）。 BEACO的主要创新在于将路由选择问题转化为一个基于最短路径和最小费用流的组合规划问题。在选择下一跳节点时，不仅考虑路径长度，还充分考虑了节点的能量状态。算法中，信息素（Pheromone）的更新和挥发机制引入了能量因素：能量较低的节点被选为下一跳的概率会降低，以避免过度使用这些节点，从而确保网络的均衡性和持久性。 通过这种方式，BEACO算法成功地降低了能量消耗的不均衡性，延长了网络的生命周期。实验结果证明，与传统蚁群算法相比，BEACO在延长网络生命周期的同时，也降低了数据丢包率，提升了网络的整体吞吐量和效率。 关键词：无线传感器网络（WSN）、蚁群优化、能量管理、负载均衡、生命周期 按照中国图书馆分类法，该文属于TP399类别，文献标识码为A，具体的文章编号未给出。论文的英文标题为"AntColonyOptimizationAlgorithmwithLoadBalanceinWSN"，表明其主要关注的是在WSN中应用蚁群算法进行负载均衡的研究。 BEACO算法是一种适应无线传感器网络特性的负载均衡策略，它通过调整蚂蚁路径选择规则，优先考虑节点的能量状态，以达到整个网络的能耗均衡，进而提升网络的生存时间和通信质量。这种方法对于实际部署的WSN有着重要的理论与实践价值。