基于蚁群优化的wsn负载均衡数据汇集算法.pdf

发布时间：2022-06-10 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.76M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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圆园员园圆园愿苑愿源耀苑怨员摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇高技术通讯摇凿燥蚤期：员园援猿苑苑圆辕躁援蚤泽泽灶援员园园圆鄄园源苑园援圆园员园援园愿援园园猿年第卷第：基于蚁群优化的宰杂晕负载均衡数据汇集算法① 摇唐云建② 石为人摇摇易摇军摇王燕霞源园园园猿园）（重庆大学自动化学院重庆摇要宰杂晕针对无线传感器网络（摇摘蕴燥葬凿鄄遭葬造葬灶糟蚤灶早凿葬贼葬早葬贼澡藻则蚤灶早遭葬泽藻凿燥灶粤悦韵现早死，网络寿命缩短的问题，提出了一种基于蚁群优化（云阅鄄粤晕栽（粤晕栽将蚂蚁分为三类：前向探索蚂蚁（，）、前向运输蚂蚁（粤悦韵）数据汇集应用中负载分配不均衡，使得网络节点出）的负载均衡的数据汇集算法）算法。根据不同的任务，蕴鄄粤悦韵蕴鄄粤悦韵）。此算法定义蚂蚁的转移概率与路径信息素成反比，并采用父节点负载作为启发因子，使得蚂蚁趋向于走负载低的路径。通过前向蚂蚁与后向蚂蚁的分工合作，使得各条路径上的负载逐渐趋于均衡，从而延长网络寿命。仿真实验表明关键词），数据汇集，负载均衡，蚁群优化（无线传感器网络（蕴鄄粤悦韵算法可行。宰杂晕粤悦韵）摇云栽鄄粤晕栽）和后向蚂蚁（月鄄园摇引言憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪泽宰杂晕，圆员］。杂蚤灶噪宰杂晕无线传感器网络（，）具有低成本、低功耗和自组织的特点，其应用前景非常广阔［经常应用于监测领域，如水质监测、大气监测、农业大棚温湿度监测、工厂设备状态监测、建筑物状态监测等。在这些应用中，各个传感器节点周期性地获取监测数据，并源源不断地将数据向节点汇集，我们称这种类型的应用为数据汇集应用。在数据汇集应用中，除节点外的每个网络节点都是数据源。数据经过多跳方式，多点向一点（节点）汇集，形成多对一的网络数据流。相对于节点，处于上游的节点需要承担转发下游节点数据的工作，使得上游节点负载大于猿下游节点负载，从而形成所谓的“ 漏斗效应”［］。在数据汇集过程中，由于各个数据流分支的流量分配不均衡，容易导致部分上游节点负载过重，形成热节点（）。过重的负载使得热节点的能量快速耗尽，造成其提前“死亡”，致使网络寿命缩短。澡燥贼泽责燥贼泽杂蚤灶噪杂蚤灶噪杂蚤灶噪宰杂晕负载均衡是一种有效缓解热节点的技术［］，通过对节点进行负载均衡，可以一定程度上避免形成热节点，缓解网络拥塞，降低关键节点的能耗，从而延长数据汇集应用的特点，采用了蚁群优化（，的负载均衡的葬灶贼糟燥造燥灶赠燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶宰杂晕粤悦韵］的思想，提出一种基于的生命周期。本文针对粤悦韵缘）［源宰杂晕燥灶粤悦韵数据汇集（蕴鄄粤悦韵蕴燥葬凿鄄遭葬造葬灶糟蚤灶早凿葬贼葬早葬贼澡藻则蚤灶早遭葬泽藻凿蕴鄄粤悦韵，）算法。算法作用于层次网络结构，减少搜索路径的盲目性。此算法根据不同的任务将蚂蚁分为前向探索蚂蚁、前向运输蚂蚁和后向蚂蚁三类，采用节点的负载信息作为启发因子，使得蚂蚁具有负载感知功能，并趋向于走负载低的路径。在数据汇集过程中，前向探索蚂蚁充当路径搜索者的功能，前向探索蚂蚁和前向运输蚂蚁承担数据搬运功能，其转移概率按照信息素少、概率大的原则进行。后向蚂蚁用于整条路径信息素的更新，通过向路径洒信息素的方式将上游节点的负载信息反馈给下游的前向蚂蚁，使得前向蚂蚁在路径选择时具有更多的路径负载信息。前向蚂蚁与后向蚂蚁的任务协作充分体现了群体智能的社会分工合作能力。仿真实验表明算法可行，且负载均衡的效果明显。蕴鄄粤悦韵员摇相关研究宰杂晕源近几年来，国内外的研究人员提出了一些针对的负载均衡策略。张重庆等人［］提出采用货币商品交易的思想构建交易平衡的负载均衡网络，但在算法执行过程中需要保存大量的交易信息，存储开销比较大，并且在最坏情况下，网络中的每条边都要被遍历才能够遍历所有节点，因此算法的代价）和教育部博士点基金（圆园园远园远员员园员园）资助项目。耘鄄皂葬蚤造糟择怎：贼赠蚤岳员圆远援糟燥皂年生，博士生；研究方向：自组织网络，无线传感器网络；联系人，愿远猿员怨愿员计划（男，（收稿日期：圆园园远粤粤苑愿园圆园员鄄圆圆园园怨鄄园缘鄄圆缘） ① ② 源愿苑 — —

唐云建等：基于蚁群优化的宰杂晕负载均衡数据汇集算法匀泽蚤葬燥苑猿远远等人［等人［等人［匀怎蚤宰杂晕］针对文献［孕藻则蚤造造燥比较高。该算法仅适合静态的网络结构，不能适应］假设最初建立的路网络拓扑的变化。由树不是一棵负载均衡的树，通过随机地选择邻居节点来对负载进行调整，因此该方法具有一定的盲目性。］的缺点提出利用节点的拓扑信息，采用拓扑控制来调整树的拓扑结构，以达到负载均衡的目的，但是对于资源非常有限的节点，获取和保存全局的拓扑结构信息的方法是不可取的。］对传感器网络中多对一传输模式的负载不均衡问题进行了分析，将负载均衡问题转化为节点传输半径的优化问题，通过使用节点的位置信息，控制节点的传输距离以到达网络负载均衡。但该方法需要位置信息的支持，对于随机部署在复杂环境中的节点获取位置信息代价比较大，并且该方法假定网络中所有节点能与节点或其他节点直接通信，这在很多应用场合都是不成立的。文献［］采用基于分簇网络结构的负载均衡方法，但是分簇网络结构不但需要节点能控制发送功率，还必须满足网络中所有节点能与节点或其他节点直接通信，这使得应用范围受到很大限制。文献［］采用多路径路由策略来解决负载均衡，但这些策略都是基于点对点的数据传输思想，不适合多对一的数据汇集应用。员圆鄄员源宰杂晕宰杂晕愿鄄员员杂蚤灶噪杂蚤灶噪宰杂晕宰杂晕蕴鄄粤悦韵上述的负载均衡策略大部分是基于功率控制的策略或者静态网络拓扑结构的调整，在的很多应用场合都是不成立的，应用范围受到很大限制。本文针对算法充分考虑了节点资源的有限性和应用场景的适应性，完全采用分布式控制方式，使得算法有更好的环境适应能力和扩展能力。数据汇集应用，提出的圆摇粤悦韵粤悦韵的优点与不足阅燥则蚤早燥是由意大利学者等人通过模拟自然界中蚂蚁集体觅食行为提出的一种利用正反馈原粤悦韵粤悦韵粤悦韵宰杂晕宰杂晕宰杂晕宰杂晕宰杂晕宰杂晕理解决全局优化问题的启发式算法。蚁群的每个个体能力有限，只能感知局部信息，不能拥有全局信息，行为规则简单。单个节点计算能力、存储器空间、能量和通讯半径有限，使得每个节点只能感知邻居节点，并与之发生信息交互。单个节点与的思想来解决中的相关问题是非常契合的。采用分布式控制，不存在直接的控制中心，算法具有潜在的并行性，路径搜索可以同时从多个点已在进行，非常符合粤悦韵的相关应用场景。员缘鄄员苑中的个体情况非常相似。因此，用的相关应用中取得了较好的效果［的一些领域取得了较好效在虽然的数据汇集应用方面有不合理之处，果，但在存在一定的局限性。由于本身所具有的收敛性质，会使得大量蚂蚁汇聚到少数路径上，这些路径上的节点能量将急剧消耗，导致节点提前死亡，缩短整个网络的生命周期，严重时造成这些路径上出现拥塞，最终导致整个网络瘫痪。这种现象对于要求负载均衡的数据汇集应用是不合理的。如图的过程中，存在的收敛性质，必然产生绝大多所示，蚂蚁从食物源粤悦韵宰杂晕条路径。根据宰杂晕粤悦韵粤悦韵到蚁巢匀］。云员月 → 数蚂蚁汇聚到其中的某条路径上（假设为粤悦韵），造成其路径上的转发节点 → 负载过重，严重时发生拥塞，如果网络没有其他路由修复机制，则会使网络瘫痪。传统的算法在路径搜索完成后就终止，网络陷入瘫痪的可能性更大。即使不发生拥塞，节点的能量快速消耗，会导致其提前死亡，缩短整个网络的生命周期。数据汇集应用中的数据源在网络的整个生存期有效，网络拓扑或者路径信息一旦发生变化，传统的需要重新搜索路径，这将带来很大的开销。宰杂晕粤悦韵月云月猿匀综上所述，的个体特征与宰杂晕相似，其算法思路适合于解决对数据汇集应用，粤悦韵宰杂晕节点情况相关问题，但针存在改进的必要性。粤悦韵宰杂晕图员摇粤悦韵的局限性缘愿苑 — —

摇圆园员园愿年圆园愿期卷第月第高技术通讯猿摇蕴鄄粤悦韵算法描述宰杂晕猿援员摇蕴鄄粤悦韵算法的术语与规则杂蚤灶噪对于一个数据汇集的，数据流的方向总是节点汇集，因此可以通过广播］进行层次发现，得到节点的层次关系和父从数据源节点向算法［员愿鄄圆园子关系。蕴鄄粤悦韵）：从食物源（数据在云栽鄄粤晕栽云阅鄄算法作用于已建立的层次网络结构上，员云阅鄄粤晕栽圆并根据不同的任务将蚂蚁分为三类：云阅鄄粤晕栽（）前向探索蚂蚁（）：从食物源（数据源节点）产生的蚂蚁，用于路径探索，兼顾数据运输。在行走过程中需要记住自己经过的路径，以便按原路径返回。）前向运输蚂蚁（云栽鄄粤晕栽（源节点）产生的蚂蚁，仅用于数据运输。行走过程中无需记住自己经过的路径，相对于粤晕栽开销小。猿月鄄粤晕栽杂蚤灶噪云阅鄄粤晕栽杂蚤灶噪（）：从蚁巢（）后向蚂蚁（节点）返回食物源（数据源节点）的蚂蚁，用于路径拥塞程度的检测和告知。和统称为前向蚂蚁，云阅鄄粤晕栽云栽鄄粤晕栽到达蚁巢（节点）后转化为月鄄粤晕栽。规则员（前向蚂蚁产生规则）：由于要记住路径，会产生一些额外开销，因此在前向蚂蚁占一定的比例。云阅鄄粤晕栽云阅鄄粤晕栽云阅鄄粤晕栽需仅的产生速率为员圆）］为比例因子，枣（蚤）为节点（（）云栽鄄粤晕栽酝（蚤）越噪·枣（蚤）的产生速率为员晕（蚤）越（）、（员原噪）·枣（蚤）园员责葬糟噪藻贼辕皂蚤灶式（（ ∈ 蕴鄄粤悦韵蚤产生数据包的速率（）中，噪圆，规则圆（）。的转移概率）：蕴鄄粤悦韵远愿苑 — — 的转移概猿（）率为孕蚤躁（噪）越  ，躁 ∈ 云（蚤）原 α蚤躁 η蚤 β躁原 α蚤泽 ηβ蚤泽云（蚤 τ 园 ∑泽 τ 云（蚤），躁 ∈  ） τ蚤躁表示边（蚤，躁）上的信息素量；其中：孕蚤躁（噪）为第噪只前向蚂蚁从节点蚤转移到节点躁的概率； η蚤躁为启发因子，表示蚂蚁从节点蚤转移到节点躁的期望程度；分别表示信息素和启发式因子的相对重 α 要程度；云（蚤）为节点蚤的父节点。和 β 对于数据汇集应用，网络寿命最大化的关键在于延长关键节点的生存周期，因此，节点的负载集中体现于节点的剩余能量。宰杂晕定义员摇蕴（蚤）越藻（蚤）原无线传感器网络节点负载定义为源）其中：蕴（蚤）为节点蚤的负载；藻（蚤）为节点蚤的剩余能量。在实际应用中，节点的剩余能量通常以电池电压表示，因此为能量指数，反映电池压降速率。（ λ λ 定义圆摇蕴鄄粤悦韵 η蚤躁越员蕴（躁）的启发因子 η蚤躁定义为缘］缘 α （员粤悦韵粤悦韵）系统参数的转移概率［蕴鄄粤悦韵猿）启发因子为下跳节点躁的负载倒数，这样使得前向蚂蚁趋向于走负载低的路径。的转移概率与标准个不同点：（负变换。这相比较有样使得前向蚂蚁选择路径是按照信息素少优先的原则进行，将标准）下跳节点的可行域从邻节点域变成父节点域，减小了前向蚂蚁搜索路径的盲目性，并且路径不会出现回环，无需存储禁忌表，减少了算法对存储器的开销；（ η蚤躁为距目的地的）标准算法作用于层次网络，下跳节点到距离，而 η蚤躁定义为下跳达节点的负载倒数，更能体现负载均衡思想。节点的距离相等，启发因子的收敛性改为发散性；（粤悦韵蕴鄄粤悦韵通常定义启发因子杂蚤灶噪圆猿忆 ρ τ蚤躁垣）规则猿（前向蚂蚁对环境信息素更新规则）：如果路径（蚤，躁）是前向蚂蚁噪走过的路径，则按照式远员原蚤躁越（ τ 员原进行信息素的局部更新，否则按照式苑蚤躁越（忆更新。式（素的挥发系数；式（上洒下的信息素量。皂噪越员 Δτ ∑ 园）［），表示环境对信息蚤躁为蚂蚁噪在路径（蚤，躁）噪） τ蚤躁）中：）中）、（ ρ ∈ 苑愿员苑（（，） Δτ 噪蚤躁 τ ρ 前向蚂蚁对环境信息素的更新并不能使得上游所）上的蚂蚁数量，）和链路的负载情况及时地反映给下游节点。如图示，食物源但并不能影响从食物源的出现，增加了（出发的蚂蚁对（云员云员云圆匀粤，，圆月图圆摇前向蚂蚁对环境信息素的更新

唐云建等：基于蚁群优化的宰杂晕负载均衡数据汇集算法素。网络关键节点可以分为两种情况：一种是节点处于关键的地理位置上，必须承担大量的数据转发任务，从而形成网络关键节点，我们称这种类型的关键节点为位置关键节点。另一种是由于路由策略的不合理性导致某个或某些节点被大量其它节点选择为数据转发节点，从而形成网络关键节点，我们称这种类型的关键节点为路由关键节点（又称热节点）。位置关键节点不能通过算法避免，其产生的负载过重问题，可以通过在网络的关键位置部署冗余节点来缓解。路由关键节点可以通过算法缓解或避免，本文提出的算法通过群体蚂蚁的合作方式感知和最大程度地避免路由关键节点的存在。在第节的仿真实验中，本文通过对网络最大负载节点的剩余能量进行分析，从而评价算法在缓解或避免路由关键节点方面的性能。蕴鄄粤悦韵缘杂蚤灶噪宰杂晕为了进一步评价负载均衡算法的有效性，本文针对数据汇集层次网络提出负载平衡因子。在数据汇集应用中，多对一的网络数据流会产生一种所谓的“漏斗效应”，即距离节点越近的节点负载相对距离越远的节点负载重。依此类推可知，一般情况下邻居节点的负载较其他节点重，因此定义负载均衡程度为邻居节点的负载节点有灶个邻居节点，其负载相近程度。假设分别为蕴员，蕴圆，…，蕴灶，且大于或等于。由于网络中每个数据源的数据采集率恒定，因此蕴员垣蕴圆垣 … 垣苑蕴灶越悦（常量）。根据不等式原理［杂蚤灶噪杂蚤灶噪杂蚤灶噪］，有园摇圆灶摇（蚤越员蕴蚤） ∑ 蚤越员蕴圆灶灶 ∑ 蚤员 ≤ 怨（）当蕴员，蕴圆，…，蕴灶相等（即负载均衡）时，不等式左边达到最大值，因此定义负载均衡因子为员园（）值越接称为均衡因子，表示负载均衡程度。 θ ，，，，，，悦阅粤匀云员云员阅云员月云员粤）的路径转移概率。路径（，）的长度相等，两条路径上从和匀云员云圆节点的蚂蚁数量为（皂辕圆（径（的蚂蚁数量会几乎相当。设从食物源为（皂辕圆垣灶），而经过的蚂蚁个数分别为皂和灶。则经过）和路出发出发的蚂蚁数量），相比较节点的负载重。因此需要在后向蚂蚁从蚁巢回到食物源的过程中对路径上的信息素进行一次全局更新。的负载比节点粤悦悦果路径（蚤，躁）是后向蚂蚁走过的路径，则按照式规则源（后向蚂蚁对环境信息素更新规则）：如愿皂葬曾［］圆责葬贼澡 τ （蚤，躁）（）忆蚤躁越 τ τ蚤躁垣进行信息素的局部更新，否则不更新。其中，表示从食物源节点到蚁巢节点经过皂葬曾（蚤，躁）的路径上最大的信息素。责葬贼澡（蚤躁）［ τ 在后向蚂蚁对环境信息的更新过程中，将路径上的最大负载情况通告到下游节点的路径上，这就为前向蚂蚁感知整条路径的负载情况提供了参考信息。猿援圆摇蕴鄄粤悦韵算法步骤步骤：通过广播算法进行层次发现，得到节点的层次关系以及父子关系。步骤：初始化各条父子链路的信息素，节点的员圆剩余能量和负载。蚁。步骤步骤一跳节点，并且按照规则：对数据源节点按照规则产生前向蚂猿：对于每只前向蚂蚁按照规则选择下对环境信息素进行更新。节点），则变为后向蚂蚁按原路径返对环境信息素进行更新；否则返回云阅鄄粤晕栽源杂蚤灶噪：如果前向蚂蚁到达蚁巢（员圆猿源缘步骤前向蚂蚁中的回，并按照规则步骤源远。步骤源：如果后向蚂蚁返回食物源（数据源节苑猿：返回步骤点），则蚂蚁使命完成（死亡），否则继续按照规则对环境信息素进行更新。。步骤在整个步骤中，前向蚂蚁需要负责数据运输，为确认。了保障数据传输的可靠性，通常需采用因此，父节点的剩余能量和信息素可以通过稍带方式告知子节点，以减少数据传输的额外开销。粤悦运粤悦运源摇负载分析与负载均衡因子通常网络关键节点是影响网络寿命的主要因摇摇 θ （越圆灶蚤越员蕴蚤） ∑ 蚤越员蕴圆灶灶 ∑ 蚤员其中近 θ ，说明负载越均衡。仿真验证缘摇缘援员摇仿真环境与参数栽韵杂杂陨酝燥泽鄄员援曾辕本文使用（）进行仿真实验。网络节点数为署在仿真区域，其中一个节点为澡贼贼责辕：员园园辕憎憎憎援贼蚤灶赠燥泽援灶藻贼辕贼蚤灶赠鄄砸葬蚤凿燥，随机部节点。苑愿苑杂蚤灶噪 — —

年摇圆园员园愿云蚤曾藻凿则葬凿蚤怎泽园援愿高技术通讯皂燥凿藻造贼燥则愿圆园阅蚤泽贼葬灶泽藻泽糟葬造蚤灶早枣葬糟鄄卷第期月第员园援园泽，，（），杂蚤灶噪采用设置为员伊员园原源允员伊员园原缘允节点能量无限制。仿真次数为缘园允员缘伊员园原缘允远员缘缘泽缘缘越园援缘次实验中，数据源节点在启动时分别在［，。传感器节点的初始能量为了简化计算，定义节点用于感知、接收与传送节数据所耗费的能量分别为，为个字和，为了使不同的数据源节点具有不同的数据采集周期，在），），［，）时间段内随机获得数据采集周期，一旦获，对节点 ρ 的信息素进行一次更新，为了保证计算不溢出，设置每个节点的初始信息素和最小信息素为远员缘圆缘缘缘远缘泽越园援缘 Δτ蚤躁越员园缘援圆摇网络分组定义［取就不再改变。根据经验设置参数越员员园园皂泽员郾园 α ，环境每隔越员，）猿缘源缘源缘猿缘圆缘， λ ， β ，［，［，［，，），），。泽泽泽匀耘蕴蕴韵月赃分组和种分组：粤悦运云阅粤晕栽分组、粤晕栽赃分组。分组、云栽赃网络定义了缘匀耘蕴蕴韵分组、）粤晕栽员匀耘蕴蕴韵（分组员分组用于层次发现，由节点发起，分组包含数据域如表所示。表员摇匀耘蕴蕴韵分组数据结构分组匀耘蕴蕴韵泽藻择晕怎皂愿遭蚤贼（）泽则糟粤凿凿则员远遭蚤贼云阅粤晕栽）（圆云阅粤晕栽）（分组分组用于数据运输和路径探索，由数据源节点发起，分组包含数据域如表所示。杂蚤灶噪澡燥责愿遭蚤贼）（圆责则藻增匀燥责员远遭蚤贼泽藻择晕怎皂愿遭蚤贼云阅粤晕栽表圆摇云阅粤晕栽分组数据结构凿葬贼葬蕴藻灶愿遭蚤贼澡燥责悦燥怎灶贼愿遭蚤贼分组愿遭蚤贼）（）（）（）（）（葬凿凿则悦澡葬蚤灶员远遭蚤贼澡燥责悦燥怎灶贼  ））（凿葬贼葬凿葬贼葬蕴藻灶源  组包含数据域如表所示。泽则糟粤凿凿则员远遭蚤贼云栽粤晕栽（摇摇猿云阅粤晕栽）（分组用于数据运输，由数据源节点发起，分组包含数据域如表所示。分组猿（）（泽则糟粤凿凿则员远遭蚤贼源粤悦运（）粤悦运表猿摇云栽粤晕栽分组数据结构责则藻增匀燥责员远遭蚤贼云栽粤晕栽泽藻择晕怎皂凿葬贼葬蕴藻灶愿遭蚤贼愿遭蚤贼分组）（）（）（愿遭蚤贼凿葬贼葬凿葬贼葬蕴藻灶  ）分组云阅粤晕栽云栽粤晕栽分组用于对分组的数据运输确认，以及节点信息素和负载告知，分分组和凿泽贼粤凿凿则员远遭蚤贼（）缘援猿摇仿真结果责则藻增匀燥责员远遭蚤贼（）员网络寿命定义为：从网络开始工作到第个传感器节点消耗完自己能量所经历的时间间隔。时间间隔越长，其网络寿命越长。云阅鄄粤晕栽在前向蚂蚁产生的规则中，比例因子噪控制需要存储路径愿愿苑产生的速率。由于云阅鄄粤晕栽 — — 表源摇粤悦运分组数据结构粤悦运泽藻择晕怎皂愿遭蚤贼分组造燥葬凿员远遭蚤贼责澡藻则燥皂燥灶藻员远遭蚤贼））（）（）（（）（凿泽贼粤凿凿则泽则糟粤凿凿则员远遭蚤贼员远遭蚤贼月粤晕栽缘杂蚤灶噪月粤晕栽（当）分组云阅粤晕栽节点收到一个分组后就产生分组，用于路径拥塞程度检测和告知，一个分组包含数据域如表缘所示。月粤晕栽表缘摇月粤晕栽分组数据结构责澡藻则燥皂燥灶藻员远遭蚤贼泽藻择晕怎皂愿遭蚤贼分组（）（）澡燥责悦燥怎灶贼愿遭蚤贼（）（葬凿凿则悦澡葬蚤灶员远遭蚤贼澡燥责悦燥怎灶贼  ）杂蚤灶噪到达蚁巢（云阅鄄粤晕栽月鄄粤晕栽信息，会增加额外开销，从开销方面考虑噪值越小越月鄄粤晕栽好。。的主要任务是将路径上游的拥塞程度情况反馈到下游节点的路径上，为前向蚂蚁感知整条路径的负载情况提供参考信息。拥塞程度信息反馈越，从负载均衡方面考虑噪及时就越需要多的云阅鄄粤晕栽节点）后变为

唐云建等：基于蚁群优化的宰杂晕负载均衡数据汇集算法值越大越好。因此比例因子噪的选择需要从额外开销和反馈实时性两个方面综合考虑。表显示平均时，噪在不同取值下的负载均数据采集周期为园郾圆衡因子和网络寿命情况。在本次仿真环境下，噪取远园泽远使得网络寿命最长。表远摇比例因子噪对网络性能的影响园援愿园援远园援圆园援愿愿园援怨园园援怨员园援怨员圆愿怨苑员员怨源员员苑愿员园圆愿园援源）比例因子（噪）澡平均负载平衡因子（网络寿命（单位：园援员园援愿缘员园愿远缘 θ ）员，，苑杂蚤灶噪杂蚤灶噪种方法：（最近的父节点。（圆杂蕴月栽本次仿真实验对比了泽澡燥则贼藻泽贼责葬贼澡贼则藻藻杂孕栽泽贼葬贼蚤糟造燥葬凿鄄遭葬造葬灶糟蚤灶早贼则藻藻）最短路径树（）方法。这种方法，随机选）静态负载平衡树择距离）方法，网络节点构（成一棵负载平衡树，数据通过平衡树传输到节点。构造平衡树的算法使用了文献［］中提出的方法，静态平衡树的结构在数据汇集过程中不发生改变。（，凿赠灶葬皂蚤糟造燥葬凿鄄遭葬造葬灶糟蚤灶早杂蚤灶噪）方法，该方法基于文献［）动态负载平衡树（猿阅蕴月栽］所提出的方法，节点使用动态负载平衡树将数据包发送到节点，在数据收集过程中，节点之间交换剩余能量信息，并根据剩余能量情况调整树的结构。（）基于标准）。（）本文 α 提出的动态负载均衡方法越园援缘蕴鄄粤悦韵的路由算法（， β 。贼则藻藻越圆圆员源缘粤悦韵猿粤悦韵源源给出了杂孕栽杂孕栽粤悦韵杂蕴月栽蕴鄄粤悦韵，相比其他算法最小。源园郾员愿图显示了负载最大节点的能量消耗情况，由于标准使得大量数据收敛到少数路径上，使得最大负载节点的能量消耗最快。本文算法最大程度地均衡了上游节点的负载，使得负载最大节点的负载相比其他种算法达到更小，因此其能量消耗速率也更小。图种算法随时间变化的负载均衡程度，标准路径收敛的特点使得其负载均衡因子为算法的负载均衡程度不随时间变化而变和节点最近的父节化，其中点，因此负载均衡因子为算法由于没有考虑各个节点数据采集量的差异，因而负载均衡程算法。度不如，本文提出的。由此可算法的负载均衡程度较其他显示了在不同的数据采集周期下的的网络寿命最短，因此最不适算法网络寿命，标准合要求负载均衡的数据汇集应用。在算法的均衡因子的平均值为算法的均衡因子的平均值为蕴鄄粤悦韵园郾苑园郾愿缘阅蕴月栽蕴鄄粤悦韵源蕴鄄粤悦韵粤悦韵杂蚤灶噪杂蕴月栽算法和本文所提出的见，本文提出的随机选择距离蕴鄄粤悦韵种更好。图阅蕴月栽园郾猿缘缘，作用下负载最大节点的数据流量得到最大程度的下降，使得网络寿命相对于其他种最长。源图猿摇最大负载节点能量消耗比较图源摇负载均衡因子比较图缘摇网络寿命比较综上所述，仿真实验结果表明本文提出的算法相对于其他种典型方法效果更优。源蕴鄄结论宰杂晕在数据汇集应用中，多对一的数据产生和 — 怨愿苑 — 粤悦韵远摇

摇圆园员园愿年圆园愿期卷第月第高技术通讯杂蚤灶噪宰杂晕宰杂晕宰杂晕传输方式会不可避免地形成“ 漏斗效应”。在负载不均衡的情况下，上游节点（特别是邻居节点）数据容易出现早死，缩短网络寿命。本文针对汇集应用，采用了蚁群优化的思想，将的数据汇集考虑为一个蚂蚁搬运数据的动态过程。本文针数据汇集应用的特点，改进了蚁群优化算对法，仿真实验表明，提出的算法较其他算法能够更大程度地均衡网络负载，延长网络寿命。另外，本文算法无需位置获取、功率控制等其他手段支持，对网络节点和应用环境要求低，使得其更加实用。本文算法不仅可以应用于，还可以应用于其他类似要求负载均衡的数据汇集网络。蕴鄄粤悦韵宰杂晕）：，，（，宰藻蚤造蚤葬灶杂再燥怎灶蚤泽酝援粤泽怎则增藻赠燥灶则燥怎贼蚤灶早责则燥贼燥糟燥造泽枣燥则粤噪噪葬赠葬运憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪泽援粤凿匀燥糟晕藻贼憎燥则噪泽援圆园园缘猿猿猿圆缘鄄猿源怨藻贼葬造援粤粤噪赠蚤造凿蚤扎陨云杂葬灶噪葬则葬泽怎遭则葬皂葬灶蚤葬皂再泽怎则增藻赠燥灶泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪泽援粤凿匀燥糟晕藻贼憎燥则噪泽援圆园园圆源园愿员园圆鄄员员源匀藻蚤灶扎藻造皂葬灶宰援韵灶贼澡藻责则燥遭造藻皂燥枣怎灶鄄孕藻则蚤造造燥酝遭葬造葬灶糟藻凿造燥葬凿凿蚤泽贼则蚤遭怎贼蚤燥灶蚤灶憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪泽援陨灶孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻郧造燥遭葬造栽藻造藻糟燥皂皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶泽悦燥灶枣藻则藻灶糟藻宰燥则噪泽澡燥责泽在澡葬燥悦栽藻曾葬泽）：，，，，，：，，哉杂粤援圆园园源援苑源鄄苑怨援援圆园园苑援］］］张重庆，李明禄，伍民友，，，，：，，：（，，，）：员愿软件学报平衡网络构建方法运怎灶早匀栽匀燥灶早运燥灶早数据收集传感器网络的负载园缘杂贼怎贼扎造藻栽援粤灶贼悦燥造燥灶赠韵责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶援酝粤匀憎葬灶早粤员员员园鄄员员圆员阅燥则蚤早燥酝酝陨栽孕则藻泽泽圆园园源援匀泽蚤葬燥孕匀藻贼葬造援蕴燥葬凿鄄遭葬造葬灶糟蚤灶早孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣则燥怎贼蚤灶早枣燥则憎蚤则藻造藻泽泽葬糟糟藻泽泽灶藻贼憎燥则噪泽援陨灶贼澡藻圆园贼澡粤灶灶怎葬造允燥蚤灶贼悦燥灶枣藻则藻灶糟藻燥枣贼澡藻陨耘耘耘悦燥皂责怎贼藻则葬灶凿悦燥皂皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶泽杂燥糟蚤藻贼蚤藻泽悦澡蚤灶葬援圆园园员援怨愿远鄄怨怨缘匀葬灶砸援粤灶燥凿藻鄄糟藻灶贼则蚤糟造燥葬凿遭葬造葬灶糟蚤灶早葬造早燥则蚤贼澡皂匀怎蚤阅枣燥则憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪泽援陨灶孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻郧造燥遭鄄葬造栽藻造藻糟燥皂皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶泽悦燥灶枣藻则藻灶糟藻悦粤哉杂粤援圆园园猿援缘源愿鄄缘缘圆藻贼葬造援粤遭葬造葬灶糟藻凿糟造怎泽贼藻则砸怎蚤澡怎葬在则燥怎贼蚤灶早责则燥贼燥糟燥造燥枣憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪援陨灶孕则燥糟藻藻凿鄄蚤灶早泽燥枣贼澡藻陨灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造悦燥灶枣藻则藻灶糟藻燥灶耘皂遭藻凿凿藻凿杂燥枣贼憎葬则藻葬灶凿杂赠泽贼藻皂泽杂赠皂责燥泽蚤葬悦澡蚤灶葬援圆园园愿援圆圆员鄄圆圆缘蕴蚤葬灶泽澡藻灶早栽郧燥灶早悦援粤遭葬造葬灶糟藻凿责葬则葬造造藻造再葬灶造蚤灶郧糟造怎泽贼藻则蚤灶早责则燥贼燥糟燥造枣燥则憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪泽怎泽蚤灶早噪鄄皂藻葬灶泽贼藻糟澡灶蚤择怎藻泽援陨灶贼澡藻陨灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣悦燥灶枣藻则藻灶糟藻燥灶杂藻灶泽燥则栽藻糟澡灶燥造燥早蚤藻泽葬灶凿粤责责造蚤糟葬贼蚤燥灶泽悦葬责耘泽贼藻则藻造园怨苑云则葬灶糟藻援圆园园愿援猿园园鄄猿园缘杂葬灶云则葬灶糟蚤泽糟燥杂澡蚤糟澡葬燥郧悦澡藻灶早凿怎蕴蚤灶宰：，，，：，，，：，，，，，］］］，源［缘远苑愿怨［［［［［员参考文献［］圆猿［［］（］ — — 员园［员员［员圆［员猿［员源［员缘员远［［员苑［员愿［员怨［圆园圆员［［］］，，，，，：（），，：，，，，，：，，，，，：再怎灶载孕葬责藻藻贼藻杂月孕酝砸悦澡燥灶早择蚤灶早悦澡藻灶早鄄悦澡蚤灶早再泽蚤灶早造藻鄄责葬贼澡则燥怎贼蚤灶早增泽援皂怎造贼蚤鄄责葬贼澡则燥怎贼蚤灶早援郧燥灶早悦再葬灶造蚤灶郧蕴蚤葬灶泽澡藻灶早栽援粤遭葬造葬灶糟藻凿泽藻则蚤葬造噪鄄皂藻葬灶泽遭葬泽藻凿糟造怎泽贼藻则蚤灶早责则燥贼燥糟燥造枣燥则憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼鄄憎燥则噪泽援陨灶孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻陨灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造悦燥灶枣藻则藻灶糟藻燥灶悦澡蚤灶葬援圆园园愿援员鄄远阅葬造蚤葬灶宰蚤则藻造藻泽泽悦燥皂皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶泽藻贼葬造援悦造怎泽贼藻则鄄遭葬泽藻凿造燥葬凿遭葬造葬灶鄄匀藻匀再怎鄄耘杂糟蚤灶早皂怎造贼蚤鄄责葬贼澡则燥怎贼蚤灶早责则燥贼燥糟燥造蚤灶憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼鄄憎燥则噪泽援陨灶孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻苑贼澡宰燥则造凿悦燥灶早则藻泽泽燥灶陨灶鄄贼藻造造蚤早藻灶贼悦燥灶贼则燥造葬灶凿粤怎贼燥皂葬贼蚤燥灶悦澡蚤灶葬援圆园园愿援远远怨圆鄄远远怨远悦澡蚤怎灶早鄄再蚤灶早宰援蕴蚤灶噪泽贼葬遭蚤造鄄陨鄄杂澡赠葬灶匀蚤贼赠造燥葬凿蚤灶早遭葬造葬灶糟藻葬灶凿责燥憎藻则糟燥灶贼则燥造遭葬泽藻凿皂怎造贼蚤鄄责葬贼澡葬造早燥则蚤贼澡皂蚤灶葬凿澡燥糟憎蚤则藻造藻泽泽灶藻贼憎燥则噪泽援则燥怎贼蚤灶早陨灶孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻陨灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造悦燥灶枣藻则藻灶糟藻燥灶栽藻造藻鄄糟燥皂皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶泽栽葬澡蚤贼蚤云则藻灶糟澡孕燥造赠灶藻泽蚤葬援圆园园猿援源园远鄄源员猿运藻泽澡葬增葬则扎蚤葬灶粤援蕴燥葬凿遭葬造葬灶糟蚤灶早蚤灶葬凿澡燥糟灶藻贼鄄郧葬灶躁葬造蚤再憎燥则噪泽陨灶孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻圆猿则凿粤灶灶怎葬造允燥蚤灶贼悦燥灶枣藻则藻灶糟藻燥枣贼澡藻陨耘耘耘悦燥皂责怎贼藻则葬灶凿悦燥皂皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶泽杂燥糟蚤藻贼蚤藻泽援匀燥灶早运燥灶早悦澡蚤灶葬援圆园园源援员员圆园鄄员员圆缘孕藻则则藻葬怎杂援酝怎造贼蚤鄄责葬贼澡则燥怎贼蚤灶早责则燥贼燥糟燥造憎蚤贼澡造燥葬凿孕澡葬皂孕遭葬造葬灶糟蚤灶早责燥造蚤糟赠蚤灶皂燥遭蚤造藻葬凿澡燥糟灶藻贼憎燥则噪援陨灶孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻陨灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造宰燥则噪泽澡燥责燥灶酝燥遭蚤造藻葬灶凿宰蚤则藻造藻泽泽悦燥皂鄄皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶泽晕藻贼憎燥则噪杂憎藻凿藻灶援圆园园圆援源愿鄄缘圆员园缘鄄员员圆圆怨藻贼葬造援粤灶葬灶贼糟燥造燥灶赠燥责贼蚤鄄在澡蚤糟澡藻灶早在皂蚤扎葬贼蚤燥灶糟燥皂责藻贼蚤贼蚤燥灶则燥怎贼蚤灶早葬造早燥则蚤贼澡皂枣燥则宰杂晕援陨灶孕则燥鄄糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻陨灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造悦燥灶枣藻则藻灶糟藻燥灶宰蚤则藻造藻泽泽悦燥皂鄄皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶泽阅葬造蚤葬灶运葬则葬遭燥早葬阅援砸燥怎贼蚤灶早蚤灶憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼鄄韵噪凿藻皂杂憎燥则噪泽怎泽蚤灶早葬灶贼糟燥造燥灶赠燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶援孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣陨泽贼葬灶鄄贼澡藻悦燥灶枣藻则藻灶糟藻燥灶粤凿葬责贼蚤增藻匀葬则凿憎葬则藻葬灶凿杂赠泽贼藻皂泽遭怎造杂则蚤灶蚤增葬泽葬灶粤允蚤藻宰援粤灶燥增藻造噪鄄责葬则藻灶贼枣造燥燥凿蚤灶早贼则藻藻枣燥则泽藻糟怎则藻葬灶凿则藻造蚤葬遭造藻遭则燥葬凿糟葬泽贼蚤灶早蚤灶泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪泽援陨灶孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻陨耘耘耘陨灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造悦燥灶枣藻则藻灶糟藻燥灶悦燥皂鄄皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶泽哉运援圆园园苑援员源怨苑鄄员缘园圆郧造葬泽早燥憎宰蚤造造蚤葬皂泽月悦葬皂责栽援悦燥皂责葬则蚤泽燥灶燥枣遭则燥葬凿糟葬泽贼蚤灶早贼藻糟澡鄄孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻灶蚤择怎藻泽枣燥则皂燥遭蚤造藻葬凿澡燥糟灶藻贼憎燥则噪泽援陨灶猿则凿粤悦酝蚤灶贼藻则灶葬贼蚤燥灶葬造泽赠皂责燥泽蚤怎皂燥灶酝燥遭蚤造藻葬凿澡燥糟灶藻贼憎燥则鄄噪蚤灶早驭糟燥皂责怎贼蚤灶早杂憎蚤贼扎藻则造葬灶凿援圆园园圆援员怨源鄄圆园缘援愿园鄄愿远援援圆园园苑再藻云再葬灶早匀杂蚤噪凿葬则月援粤凿赠灶葬皂蚤糟择怎藻则赠鄄贼则藻藻藻灶藻则早赠遭葬造葬灶糟蚤灶早责则燥贼燥糟燥造枣燥则泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪泽援陨灶孕则燥糟藻藻凿蚤灶早泽燥枣贼澡藻陨耘耘耘宰蚤则藻造藻泽泽悦燥皂皂怎灶蚤糟葬贼蚤燥灶泽葬灶凿晕藻贼憎燥则噪蚤灶早悦燥灶鄄枣藻则藻灶糟藻杂贼燥糟噪澡燥造皂援援圆园园怨援在澡蚤扎澡燥灶早栽蕴蚤在，无线传感器网络中最小化能量广播算悦澡蚤灶葬援圆园园愿援员鄄源陨灶哉杂粤援圆园园源援员苑员缘鄄员苑圆园栽怎则噪藻赠援圆园园远援源园员鄄源园源蕴葬怎泽葬灶灶藻源圆愿安全路由算法，基于可信度的无线传感器网络通信学报，杂糟燥贼造葬灶凿郧藻燥则早蚤葬粤贼造葬灶贼葬，，员员）：）：：，，（，：，，，，（：，，，，，，，：，：，，，］］］］］］］］，］王潮，贾翔宇，林强］唐勇，周明天通信学报法：：

唐云建等：基于蚁群优化的宰杂晕负载均衡数据汇集算法蕴燥葬凿鄄遭葬造葬灶糟蚤灶早凿葬贼葬早葬贼澡藻则蚤灶早葬造早燥则蚤贼澡皂枣燥则憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪泽遭葬泽藻凿燥灶粤悦韵栽葬灶早再怎灶躁蚤葬灶悦燥造造藻早藻燥枣粤怎贼燥皂葬贼蚤燥灶再蚤允怎灶杂澡蚤宰藻蚤则藻灶悦澡燥灶早择蚤灶早哉灶蚤增藻则泽蚤贼赠，，宰葬灶早再葬灶曾蚤葬悦澡燥灶早择蚤灶早源园园园猿园，），，（运藻赠憎燥则凿泽：）（，（）云栽鄄粤晕栽宰杂晕泽栽燥泽燥造增藻贼澡藻责则燥遭造藻皂贼澡葬贼贼澡藻怎灶遭葬造葬灶糟藻凿造燥葬凿蚤灶憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪泽葬灶藻憎造燥葬凿鄄遭葬造葬灶糟蚤灶早凿葬贼葬早葬贼澡藻则蚤灶早葬造早燥则蚤贼澡皂遭葬泽藻凿燥灶贼澡藻葬灶贼糟燥造燥灶赠燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶粤遭泽贼则葬糟贼糟葬怎泽藻泽责则藻皂葬贼怎则藻凿藻葬贼澡燥枣泽藻灶泽燥则灶燥凿藻泽葬灶凿泽澡燥则贼藻灶泽贼澡藻灶藻贼憎燥则噪造蚤枣藻贼蚤皂藻粤悦韵贼澡藻葬造早燥则蚤贼澡皂凿蚤增蚤凿藻泽葬灶贼泽蚤灶贼燥贼澡则藻藻糟葬贼藻早燥则蚤藻泽糟燥则凿蚤灶早贼燥凿蚤枣枣藻则藻灶贼贼葬泽噪泽责燥则贼葬灶贼泽葬灶凿遭葬糟噪憎葬则凿葬灶贼泽责澡藻则燥皂燥灶藻澡蚤早澡藻则责则燥遭葬遭蚤造蚤贼赠责则蚤灶糟蚤责造藻葬贼蚤燥灶燥枣枣燥则憎葬则凿葬灶贼泽葬灶凿遭葬糟噪憎葬则凿葬灶贼泽造蚤枣藻贼蚤皂藻蚤泽藻曾贼藻灶凿藻凿援栽澡藻泽蚤皂怎造葬贼蚤燥灶则藻泽怎造贼泽增葬造蚤凿葬贼藻凿贼澡藻藻枣枣藻糟贼蚤增藻灶藻泽泽燥枣贼澡蚤泽葬责责则燥葬糟澡援造燥葬凿鄄遭葬造葬灶糟蚤灶早粤悦韵责藻则枣燥则皂蚤灶早凿葬贼葬早葬贼澡藻则蚤灶早贼澡藻责葬责藻则责则燥责燥泽藻泽葬灶葬造早燥则蚤贼澡皂燥枣蕴鄄枣燥则宰杂晕泽援粤糟鄄粤悦韵枣燥则憎葬则凿葬灶贼泽枣燥则憎葬则凿贼则葬灶泽鄄云阅鄄粤晕栽葬灶贼泽糟澡燥燥泽藻贼澡藻灶藻曾贼澡燥责葬糟糟燥则凿蚤灶早贼燥贼澡藻造燥憎藻则月鄄粤晕栽葬灶凿贼澡藻造燥葬凿燥枣责葬则藻灶贼泽蚤泽贼葬噪藻灶葬泽贼澡藻澡藻怎则蚤泽贼蚤糟枣葬糟贼燥则援栽澡则燥怎早澡贼澡藻糟燥燥责藻则鄄葬糟藻则贼葬蚤灶凿藻早则藻藻造燥葬凿鄄遭葬造葬灶糟蚤灶早蚤泽则藻葬糟澡藻凿泽贼藻责遭赠泽贼藻责葬灶凿贼澡藻灶藻贼憎燥则噪葬灶贼糟燥造燥灶赠燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶憎蚤则藻造藻泽泽泽藻灶泽燥则灶藻贼憎燥则噪泽凿葬贼葬早葬贼澡藻则蚤灶早陨灶蕴鄄粤悦韵宰杂晕（，，）），（），（（（），：援），，，，，员怨苑 — —

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