[发明专利]一种基于免疫粒子群的多路径传输路由方法

说明书

本发明公开了一种基于免疫粒子群的多路径传输路由方法，在部署有移动传感节点的网络区域内，在源节点和目的节点间动态建立多条不相交传输路径，基于自适应搜索的改进免疫粒子群方法，对子种群进行分组，动态调整各组子种群规模，融合浓度调节机制，根据粒子最大浓度值自适应调整搜索范围，对次优子种群进行疫苗接种，利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围，避免种群退化并提高方法的收敛精度和全局搜索能力，具有良好的收敛精度和全局搜索性能，提高了方法性能，规避因故障节点导致影响无线传感网络路由的传输稳定性和可靠性。

技术领域

本发明涉及无线传感器网络技术领域，具体是一种基于免疫粒子群的多路径传输路由方法。

背景技术

无线传感器网络多路径路由传输是参数受限的多目标优化问题，优化对象包括多路径传输稳定性与可靠性、能耗均衡与剩余能量最大化和移动节点位置最优化。无线传感器网络节点数量较大且具有移动性，每个传感节点对应为具有多维度的微粒。对于无线传感器网络多路径传输容错多目标优化问题，具有较大计算复杂度；无线传感器网络存在节点数量多，节点具有移动性。在能耗与射频识别范围等条件受限的情况下，如何寻求网络总体能耗、节点移动距离与多路径质量的多目标优化问题。粒子群方法(Particle SwarmOptimization，PSO)利用群体间个体信息的共享，引导整个群体向着最优解方向迁移，能够较快速地从这个最优化的求解问题中找到最优解。粒子群方法与已被证实的免疫进化计算在解决无线传感器网络节点具有移动性的环境下多路径建立与能耗优化具有较好的优势。

目前，粒子群方法在无线传感器网络多路径建立的这一类多目标优化问题中存在收敛速度较慢、多样性保持能力较低、容易出现“早熟”现象，易于陷入局部最优等问题；且传统的多路径建立方法在移动节点数量较多的环境下，表现出在求解多目标问题优化解时存在计算复杂度较大，求解时间较长，较难以获得最优化值，免疫方法应用到无线传感器网络多路径路由优化问题表现出较好的问题求解特征。但是对于网络中部署有移动节点的动态网络且数量较多时，免疫方法表现出容易陷入局部解的特征，且随着节点数量增加，收敛速度较慢，在目标问题求解过程中较难快速获得优化解。因此，本领域技术人员提供了一种主题，以解决上述背景技术中提出的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于免疫粒子群的多路径传输路由方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于免疫粒子群的多路径传输路由方法，该方法包括以下步骤：

1)在面积为[p，q]的区域内随机部署数量为N的传感器节点，产生初始粒子即抗体种群，初始化相关参数：选择概率协调系数α，能量消耗参数k，E_elec，ε_fs，d₀，ε_amp，e_d，感知半径R_S，学习因子c₁，c₂，随机数r₁，r₂，子区间最大迭代数T，搜索半径参考值d₁，d₂，d₃，d₄，综合选择概率参数α，最大路径数设定值θ，节点初始能耗E_ini，故障容错度T_ole，网络移动传感节点数N，网络区域范围参数[p，q]，射频识别范围冗余R_e，传感节点射频识别半径r；

2)根据粒子群方法，通过式(1)(2)(3)得到粒子的初始位置和速度

3)根据亲和度的大小，计算更新每个微粒的两个极值；粒子自身所找到的个体最优值和整个粒子种群目前所具有的最优值判断是否满足改进粒子群运行终止条件，即达到设定的迭代次数或优化误差已在设定许可范围内，如果不满足则跳转至步骤4，否则继续，生成N个粒子的位置和速度根据式(4)计算抗体的亲和度，将各粒子的目前位置更新为历史最优选择适应度最高粒子为全局最优