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改进AVOA的传感器网络路由协议

摘要

在当今这个科技迅猛发展的时代，人们可以在家中轻松获取各种信息。无线传感器

网络在工业、军事等多个领域发挥着重要作用。通过部署不同类型的传感器，可以收集

特定区域的数据，进而对这些数据进行误差校正，提高信息的准确性。然而，由于单个

传感器节点的能源供应有限，因此在收集数据的过程中必须考虑如何有效降低能耗。这

涉及到传感器的设计、网络的架构以及数据传输和处理的策略等多个方面。因此，如何

通过改变无线传感器网络的结构以减少网络能耗、平衡网络负载、延长网络寿命成为当

今工业领域的热门研究领域之一。群智能算法是一种用于寻找问题最优解的一类智能优

化算法，广泛应用于工业领域，其可以用于优化无线传感器网络的结构。

本文主要是对无线传感器网络与群智能算法进行研究，通过优化簇首的选取和考虑

多种与无线传感器网络有关的要素，对非洲秃鹫优化算法（AVOA）进行改进，应用于

对无线传感器网络的结构优化。通过引入类似神经网络中记忆与遗忘的机制对非洲秃鹫

优化算法进行改进，并通过数值仿真实验进行相关验证，主要工作为：

（1）使用Dropout的遗忘机制与注意力机制的信息融合模式增加种群的多样性，提

出了一种改进的非洲秃鹫优化算法，并与其它多个类型的群智能算法进行了比较。通过

增加种群内个体的变异机制以及对原有的非洲秃鹫优化算法所采取的策略进行调整，增

强对有哪些信誉好的足球投注网站空间的发掘能力，提高了算法的收敛速度与精度。

（2）使用了不同的基准测试函数并进行了相应的性能测试。经过多种单峰、多峰与

低维测试函数仿真实验验证了通过引入的机制可以成功地改善原有算法的性能，实验结

果表明，改进的非洲秃鹫优化算法的表现优于原始非洲秃鹫优化算法、粒子群优化算法、

萤火虫优化算法、蝙蝠优化算法、灰狼优化算法。

（3）提出了基于改进非洲秃鹫优化算法的无线传感器网络协议并进行了仿真实验。

引入最小生成树算法构建簇间与基站的路由，与经典协议和较为常见的协议进行了对比

实验，有效地使得节点的死亡速度降低，网络负载平衡，验证了改进后的无线传感器网

络协议的可行性与高效性。

关键词：无线传感器网络；非洲秃鹫优化算法；注意力机制；路由协议；群智能算法

改进AVOA的传感器网络路由协议

ABSTRACT

Intheeraofrapidtechnologicaladvancement,peoplecaneasilyaccessavarietyof

informationfromthecomfortoftheirhomes.Wirelesssensornetworksplayacrucialrolein

variousfieldssuchasindustryandmilitary.Bydeployingdifferenttypesofsensors,datafrom

specificareascanbecollectedandthencorrectedforerrorstoenhancetheaccuracyofthe

information.However,duetothelimitedenergysupplyofindividualsensornodes,itis

essentialtoconsiderhowtoeffectivelyreduceenergyconsumptionduringthedatacollection

process.Thisinvolvesmultipleaspectssuchasthedesignofsensors,thearchitectureofthe

network,andstrategiesfordatatransmissionandprocessing.Therefore,howtochangethe

structureofwirelesssensornetworkstoreducenetwork