混沌蚂蚁算法在无线传感器网络任务分配中的应用

"基于混沌蚂蚁的传感器网络分布式任务分配.pdf" 本文主要探讨了一种利用混沌蚂蚁行为和自组织原理设计的无线传感器网络分布式任务分配算法，旨在提高网络效率，节省能量消耗并均衡网络负载。无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）在环境监测、军事应用等领域有着广泛应用，但在任务分配上面临着如何有效利用有限资源和能量的问题。基于混沌蚂蚁群算法（Chaos Ant Colony Optimization, CACO）的任务分配策略可以为这一问题提供解决方案。 混沌蚂蚁群算法是受到自然生态系统中蚂蚁寻找食物路径过程中展现出的混沌行为和自组织机制的启发。混沌特性引入到蚂蚁群优化算法中，增加了搜索空间的遍历性，使得算法在解决复杂优化问题时能够更高效地找到全局最优解。在WSNs中，任务分配的目标通常包括最小化能量消耗、最大化任务执行的可靠性以及均衡网络负载，以延长网络的生命周期。 算法实施分为三个主要步骤： 1. 任务映射：利用混沌行为生成的任务映射，模拟蚂蚁在寻找食物路径中的随机性和探索性，为每个任务选择合适的传感器节点进行任务执行。 2. 通信路由路径分配：借鉴蚂蚁的邻居选择方法，确定数据传输的最短或最优路径。这里通常采用A*算法，以最小化通信成本和能量消耗。 3. 任务分配方案优化：通过蚂蚁群的自组织能力，不断迭代和调整任务分配方案，以适应网络动态变化，优化任务分配的性能。 仿真实验和实际应用案例分析证明了混沌蚂蚁群算法在任务分配中的优势，能够有效地平衡网络负载，减少不必要的能量消耗，并且显著延长网络的生存时间。这一方法对于解决WSNs中的资源管理和任务调度问题具有重要的理论和实践意义。 关键词：无线传感器网络，任务分配，分布式，混沌蚂蚁群算法 中图分类号：TP393 文献标识码：A 国家标准学科分类代码：510.50 本文提出的混沌蚂蚁群算法为无线传感器网络的任务分配提供了新的思路，通过混沌行为和自组织机制，实现了高效的分布式任务分配，有助于提升网络性能和寿命。