针对无线传感器网络(WSN)数据汇集应用中负载分配不均衡,使得网络节点出现早死,网络寿命缩短的问题,提出了一种基于蚁群优化(ACO)的负载均衡的数据汇集(Load-balancing data gathering based on ACO,L-ACO)算法。根据不同的任务,L-ACO算法将蚂蚁分为三类:前向探索蚂蚁(FD-ANT)、前向运输蚂蚁(Fr-ANT)和后向蚂蚁(B-ANT)。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L-ACO算法可行。
针对无线传感器网络数据汇集应用中,由于数据流量大,相邻路径之间容易发生串扰、信道竞争和冲突,造成拥塞问题,提出了基于拥塞控制的无线传感器网络数据汇集树生成算法(Data gather tree algorithm based on congestion control,DGT-CC).DGT-CC算法通过层次发现、邻居发现、启发式搜索和流量均衡策略构造一棵最短路径最小拥塞权值树.理论分析证明DGT-CC算法收敛,并能够构造一棵最短路径最小拥塞权值树,仿真实验表明DGT-CC算法在丢包率、网络吞吐量和时延方面都较普通的最短路径树具有更好的性能.
