基于群智能算法的WSNs动态联盟任务协同

针对无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)中单个节点的计算能力有限、完成数据发送任务比较困难的问题,提出一种协同处理的方式传送数据,可以将协同任务分为感知子任务和计算子任务。在传感节点任务协同的动态联盟中,引入基于粒子群算法优化蚁群算法(Particle swarm optimization ant colony algorithm,PSO-ACO)构建传感网的数据汇集路由树。利用传感器网络在采集数据之间的相关性,运用群智能算法来优化节点发送数据的传输路径,以保证动态联盟执行任务时的连续性,在一定程度上保证传感网的性能,从而降低了通信能耗。仿真实验表明:当传感器网络的感知节点与网络节点总数的比值小于28%时,网络监测性能最优,该文方案可以消除同一任务检测传感器节点冗余、降低系统能量消耗。