摘要
无线传感器网络(WSN)中的传感器节点由一次性电源供电,能量优化关乎整个网络的寿命.优化网络拓扑结构有利于提高WSN整体的能量利用率.ACO是一种基于种群(population based)的启发式仿生进化算法.提出了基于ACO的WSN的网络优化算法,以16个固定位置节点和20个任意位置节点的WSN为对象进行了仿真研究.实验结果验证了该算法的有效性.
An optimization algorithm based on ant colony optimization （ACO） that is a novel nature-inspired population based metaheuristic algorithm is proposed to solve network optimization. The simulation scenario consists of 16 fixed location nodes and 20 arbitrary location nodes of the WSN. Simulation results demonstrate that the approach can significantly prolong the lifetime of WSN.
出处
《苏州大学学报（自然科学版）》
CAS
2007年第1期57-60,共4页
Journal of Soochow University(Natural Science Edition)
基金
江苏省高校自然科学基金资助项目(05KJB510101
06KJD510156)
南通市应用研究计划项目(03030060)
关键词
无线传感器网络
蚁群算法
网络优化
wireless sensor network
ant colony optimization （ACO）
network optimization
