网络首发|基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法
基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法
孙浩然1，孙 琳1，毕春光1，2，于合龙1，2*
（1. 吉林农业大学 信息技术学院，吉林长春130118；2. 吉林农业大学 智慧农业研究院，吉林长春130118）
摘 要：农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法 （GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第 1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了0.04 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。
关键词：大规模农田；粒子群优化；模拟退火；无线传感器网络；路由优化；混合型网络结构；数据传输链路；物联网
引用格式：
孙浩然,孙琳,毕春光,于合龙.基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J/OL].智慧农业(中英文):1-10[2020-10-28].
http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1681.S.20201027.1132.002.html.
文章图片
图1 网络拓扑结构示意图
Fig. 1 Schematic diagram of network topology
图2 网络数据转发树
Fig. 2 Forwarding tree of network data
图3 PSMR算法优化流程图
Fig. 3 PSMR algorithm optimization flow chart
图4 PSMR和PSO、SA网络生命周期对比图
Fig. 4 Network life cycle comparison chart of PSMR，PSO and SA
图5 PSMR和EMR、GPSR-A网络生命周期对比图
Fig. 5 Network life cycle comparison chart of PSMR，EMR and GPSR-A
图6 网络剩余能量标准差对比图
Fig. 6 Standard deviation of network residual energy comparison chart
图7 每轮网络能量消耗对比图
Fig. 7 Network energy consumption per round comparison char
通讯作者简介
于合龙 教授