吳爽+趙丹

摘 要：采用一種優(yōu)化信息素的蟻群路由算法，解決了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)田數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)中的數(shù)據(jù)傳輸路徑問(wèn)題。改進(jìn)的蟻群路由算法綜合考慮了傳感器節(jié)點(diǎn)造價(jià)高昂、節(jié)點(diǎn)能量補(bǔ)充困難、信號(hào)強(qiáng)度易受障礙物影響以及傳感器網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)田中的應(yīng)用特點(diǎn)等問(wèn)題，在時(shí)間復(fù)雜度不變的情況下，延長(zhǎng)了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生命周期。通過(guò)matlab仿真證明：與基本蟻群路由算法相比較，采用改進(jìn)的蟻群路由算法所找到的路徑，具有“熱路徑”長(zhǎng)度更短，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能耗更加均衡的優(yōu)點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：信息素；蟻群路由算法；無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)；農(nóng)田數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：TB

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

doi：10.19311/j.cnki.1672 3198.2016.22.088

0 引言

我國(guó)是農(nóng)業(yè)大國(guó)，農(nóng)業(yè)的發(fā)展對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有重要作用。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)依賴(lài)于環(huán)境因素的影響，因此及時(shí)檢測(cè)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，準(zhǔn)確的檢測(cè)數(shù)據(jù)是現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要研究?jī)?nèi)容。隨著信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展，無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的引入，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的檢測(cè)提供了有效手段。

無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)融合了微電子、嵌入式計(jì)算、分布式信息通信及處理等先進(jìn)技術(shù)，在智能家居、環(huán)境監(jiān)測(cè)、大型建筑和設(shè)備維護(hù)等眾多領(lǐng)域中有很高的應(yīng)用價(jià)值。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測(cè)中，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)農(nóng)田中獲取數(shù)據(jù)難度大、傳輸不及時(shí)、資源投入高等缺點(diǎn)。借助無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)，工作人員能夠?qū)崟r(shí)對(duì)農(nóng)田地面信息（光照強(qiáng)度、CO2濃度等）、土壤信息（土壤溫濕度、墑情等）、營(yíng)養(yǎng)信息（氮、磷、鉀、PH值、離子濃度等）等生長(zhǎng)參數(shù)進(jìn)行監(jiān)控，使設(shè)施農(nóng)田的空間立體化信息監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)得以實(shí)現(xiàn)。傳感器網(wǎng)絡(luò)由傳感器和匯聚節(jié)點(diǎn)構(gòu)成。傳感器節(jié)點(diǎn)的能量十分有限，一旦部署，難以再次進(jìn)行能量的補(bǔ)充。而由于農(nóng)田面積大、分布不規(guī)則等原因，設(shè)施農(nóng)田中無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的布局需要合理安排，此外還要考慮農(nóng)田的水塘、土坡、碎石和過(guò)度密集植被等區(qū)域中無(wú)法放置傳感器節(jié)點(diǎn)的問(wèn)題。當(dāng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)需要將獲取到的感測(cè)數(shù)據(jù)傳送到診斷決策中心時(shí)，我們需要考慮如何能夠快速繞過(guò)障礙物、高效的尋找到一條最優(yōu)的路徑實(shí)現(xiàn)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中信息向診斷決策中心傳輸，這一問(wèn)題已經(jīng)成為現(xiàn)代設(shè)施農(nóng)田無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域要解決的重要問(wèn)題之一。

1 改進(jìn)的蟻群路由算法

1.1 蟻群算法簡(jiǎn)介

蟻群算法ACA（Ant Colony Algorithm）是根據(jù)螞蟻群體的智能覓食行為得到的一種仿生優(yōu)化算法，具有多樣性和正反饋的特點(diǎn)。蟻群移動(dòng)的路徑主要由兩點(diǎn)之間的信息素和距離決定。螞蟻在經(jīng)過(guò)的路徑上會(huì)加強(qiáng)信息素，后面的螞蟻會(huì)根據(jù)殘留信息素的強(qiáng)弱逐漸找出一條最優(yōu)路徑，所以蟻群算法在解決無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路徑尋找問(wèn)題中有其優(yōu)越性。

1.2 改進(jìn)的蟻群路由算法

基本蟻群路由算法ACR（Ant Colony Routing）解決的是尋找最優(yōu)路徑問(wèn)題。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，傳感器節(jié)點(diǎn)造價(jià)高昂、節(jié)點(diǎn)能量補(bǔ)充困難、信號(hào)強(qiáng)度易受障礙物影響。由于基本蟻群路由算法只考慮尋找最優(yōu)路徑，而沒(méi)有考慮傳感器節(jié)點(diǎn)的能耗問(wèn)題，所以這種算法在農(nóng)田無(wú)線傳感器布局中應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致多條傳輸路徑向一條路徑上匯聚，這條路徑被稱(chēng)為“熱路徑”?！盁崧窂健辈粌H會(huì)因?yàn)閭鬏敶罅康臄?shù)據(jù)包而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲，而且也會(huì)由于路徑上節(jié)點(diǎn)耗能過(guò)多造成網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)空白區(qū)域，此時(shí)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的大多數(shù)節(jié)點(diǎn)雖然依舊能夠工作，但是網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)無(wú)法滿足一些必要的需求，甚至最終會(huì)造成整個(gè)網(wǎng)絡(luò)崩潰。改進(jìn)的蟻群路由算法在基本蟻群路由算法的概率選擇公式中加入了限制參量。一旦一條最優(yōu)路徑被選中，依靠限制參量該算法可以降低此路徑下一次被選中的幾率，使多條傳輸路徑不在匯聚于一條“熱路徑”上，即使有發(fā)生匯聚的現(xiàn)象，也盡量減少“熱路徑”的長(zhǎng)度。

1.3 改進(jìn)的概率選擇公式

1.6 算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程

（1）確定農(nóng)田中障礙物區(qū)域、傳感器節(jié)點(diǎn)和診斷決策中心的位置，初始化傳感器節(jié)點(diǎn)之間的信息素濃度，限制參量和其他影響參數(shù)的默認(rèn)值，找出每個(gè)節(jié)點(diǎn)的可通訊節(jié)點(diǎn)。

（2）將蟻群放置在需要獲取數(shù)據(jù)信息的位置。

（3）蟻群中的螞蟻逐個(gè)被放出，根據(jù)公式（1）搜尋下一跳的節(jié)點(diǎn)，直到到達(dá)診斷決策中心的位置。當(dāng)m個(gè)螞蟻被全部釋放后，選出優(yōu)秀路徑，根據(jù)公式（4）更新信息素。

（4）重新執(zhí)行步驟（2）、（3）的過(guò)程直到迭代結(jié)束。

（5）從優(yōu)秀路徑中選出一條最優(yōu)的路徑，利用限制參量降低最優(yōu)路徑上的信息素濃度。

（6）將蟻群放置在另一個(gè)需要獲取信息的位置。重復(fù)執(zhí)行（2）、（3）、（5）的過(guò)程，直到將所有需要的信息獲取后結(jié)束。

2 仿真實(shí)驗(yàn)

在改進(jìn)蟻群路由算法中空間距離和障礙物都會(huì)對(duì)傳輸路徑產(chǎn)生影響，因此，仿真中會(huì)參考實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)情況構(gòu)建一些障礙物，設(shè)定一些無(wú)法放置傳感器節(jié)點(diǎn)的禁區(qū)，來(lái)模擬實(shí)際農(nóng)田中的一些水池、山坡等的地理位置，這些區(qū)域都會(huì)對(duì)蟻群中螞蟻的通過(guò)造成阻礙。為了使網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)具有一定的精度和足夠的連通度，傳感器節(jié)點(diǎn)的覆蓋采取了確定式的部署方式，在非障礙物的區(qū)域都放置了傳感器節(jié)點(diǎn)，這些節(jié)點(diǎn)既負(fù)責(zé)信息的監(jiān)控工作也承擔(dān)數(shù)據(jù)的傳輸工作。當(dāng)監(jiān)控區(qū)域需要上報(bào)感測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，區(qū)域內(nèi)的傳感器執(zhí)行改進(jìn)蟻群路由算法，找出一條到診斷決策中心的最優(yōu)路徑。

2.1 仿真模型

利用matlab對(duì)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，仿真環(huán)境建立在32*32的網(wǎng)格范圍內(nèi)，每個(gè)格子由左至右，從上到下進(jìn)行編號(hào)，編號(hào)設(shè)定為1號(hào)、2號(hào)直到1023號(hào)、1024號(hào)。設(shè)置四個(gè)需要獲取信息的位置，編號(hào)分別是63號(hào)、70號(hào)、86號(hào)、897號(hào)，診斷決策中心的編號(hào)是1024號(hào)：α=1，β=20，θ=0.7。

格子內(nèi)的傳感器節(jié)點(diǎn)只能與其相鄰和對(duì)角的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行通信，如圖2所示。

節(jié)點(diǎn)1的可通信節(jié)點(diǎn)是節(jié)點(diǎn)2、節(jié)點(diǎn)4和節(jié)點(diǎn)5。節(jié)點(diǎn)2的可通信節(jié)點(diǎn)是節(jié)點(diǎn)1、節(jié)點(diǎn)3、節(jié)點(diǎn)4、節(jié)點(diǎn)5和節(jié)點(diǎn)6。節(jié)點(diǎn)5的可通信節(jié)點(diǎn)是節(jié)點(diǎn)1、節(jié)點(diǎn)2、節(jié)點(diǎn)3、節(jié)點(diǎn)4、節(jié)點(diǎn)6、節(jié)點(diǎn)7、節(jié)點(diǎn)8和節(jié)點(diǎn)9。

2.2 仿真效果

黑色區(qū)域?yàn)檎系K物，⊙表示診斷決策中心位置，·表示蟻群路由算法找到的優(yōu)化路徑。

3 結(jié)果比較

仿真結(jié)果中可以看出“熱路徑”只集中需要獲取信息的63號(hào)和86號(hào)的路徑上，所以只對(duì)這兩條路徑上的“熱路徑”進(jìn)行分析和比較。通過(guò)比較，基本蟻群路由算法中的“熱路徑”由768號(hào)、800號(hào)、832號(hào)、864號(hào)、896號(hào)、928號(hào)、960號(hào)和992號(hào)組成，長(zhǎng)度是8個(gè)單位。改進(jìn)蟻群路由算法中“熱路徑”由960號(hào)和992號(hào)組成，長(zhǎng)度是2個(gè)單位。仿真12次的統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1。

4 結(jié)論

本文針對(duì)設(shè)施農(nóng)田無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)的蟻群路由算法。通過(guò)在概率選擇公式中引入限制參量，降低了蟻群路由算法下最優(yōu)路徑的信息素濃度，最終避免了多條傳輸路徑的匯聚。仿真結(jié)果表明：改進(jìn)的蟻群路由算法能夠有效的縮短熱路徑的長(zhǎng)度，動(dòng)態(tài)優(yōu)化的選擇無(wú)線傳感器信息傳輸路徑。算法增強(qiáng)了設(shè)施農(nóng)田監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的傳輸可靠性，延長(zhǎng)了無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間。

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