，但是和算法则变化不大。当网络负载较小时，和算法能传送超过的数据包。而随着网络负载的不断增加，三种路由算法都表现了不同程度的传送率性能下降，相对来说，下降速度最快，其次，算法要好些。因此，通过吞吐量平均延迟传送率三个指标进行比较，随着网络负载的增加，蚁群路由算法相比和有比较明显的优势。哈尔滨远东理工学院学士学位论文图三种路由协议的数据包的传送率比较本章小结针对移动自组网提出了种基于蚁群优化的路由算法，该算法很好地利用了蚁群算法的自适应性，能有效地承载移动自组网的负载。在平台下的算法仿真表明，该算法在移动自组网环境下表现了较好的性能，从吞吐量平均延迟传送率三个指标比较来看，比和的性能都要好。蚁群优化方法的自组织动态和多路径的特性使其特别适合应用于无线传感器网络的路由本文提出的基于蚁群优化的能量均衡路由算法具有路由代价低自适应性好支持多路径和支持休眠模式等特点仿真分析表明，该算法能有效实现节点能量的均衡消耗，采用能量均衡优化与路径优化相比能显著延长网络寿命该算法能够通过调整信息素浓度和局部启发值的权重，在路径和能量均衡方面进行综合优化，以满足各种不同应用的需要。哈尔滨远东理工学院学士学位论文第章课题研究中的难点及解决方法本章主要是对过去几个月中的制作论文过程的总结，蚁群算法有演变成蚁群优化算法，甚至鱼群算法，有它需要解决的难题。而本文主要是研究蚁群优化算法在无线网络中的应用，基于无线网络的不确定性，能耗低性，数据延迟性，我主要做出下几点。有关蚂蚁构建过程与难点分析每只蚂蚁都关联个叫做禁忌表的数据结构，可记为，用于存储到目前为止蚂蚁已经访问过的结点编号，这样可以防止蚂蚁在次环游中走重复的结点。这样，禁忌表记录了蚂蚁的路径痕迹，在次环游结束时，禁忌表可用来计算出这只蚂蚁的当前解以及和解相关的估价信息例如这条路径的权值。进入下个周期前，禁忌表又被清空，蚂蚁进入下轮搜寻。从数据结构观点来看，是个动态增长的向量，在路径构建过程中动态增长，而表示蚂蚁的禁忌表的第个元素，例如蚂蚁后在当前环游中的第个经过的结点。禁忌表通常用来定义提到过的邻域结构，它们之间的关系是并且在蚂蚁构建解过程中，除了要考虑蚂蚁释放信息素对于构建的影响，还要考虑问题本身也就是图的结构，尽可能的把图结构本身信息加入到构建因素中，实现了贪心式启发信息和蚂蚁群体智能的统。因此，可以定义边,可视性为边,的权值的倒数，这个值依赖于问题本身的性质，如在静态问题中，可视性是个常量。如何有效使用无线传感器节点有限的能量来最大化网络的寿命是无线传感器网络研究的重要问题及解决方法如下网络能量是否均衡消耗对网络寿命有着决定性的影响。针对无线传感器网络中节点能量受限的特点，把蚁群优化算法应用于无线传感器网络，考虑通信路径长度和节点剩余能量等因素，提出具有能量意识，从多方面解决节点间的能耗不均衡问题。该算法在能耗不均衡和传输延迟等方面将有很大改进，实现全网节点的能耗均衡，将有效延长网络生命期，减小传息浓度与剩余能量是否目的节点计算选择下节点选中的节点路径信息素增强周期性中断信息素挥发能量降低过阈值将剩余能量通知邻居传送数据次数据转发结束哈尔滨远东理工学院学士学位论文由表中所有以该节点为下条节点的路由都设为失效状态。路由协议允许进行本地链路修复，失效前跳节点将启动路由发现过程，广播以便建立新路由。如果在给定时问里能重新建立起有效路由，就接着发送数据如果建立路由不成功，则向上游节点发送。路由失败后先进行本地链路修复可以减少数据传送的延时，提高数据包的发送率。蚁群路由实现与结果仿真具体的仿真条件设为在的正方形区域内随机散布个节点个数据源节点位于个目的节点位于节点的通信距离是。假设节点的发送能耗，接收能耗所有节点的初始能量均相同，为为能量单位。目的节点要求数据源以帧的速度发送数据为了简化并加快能量的消耗，设网络中传输的所有数据帧包括探测蚂蚁大小均相同，为字节数据传输速率为。算法中，，网络中的信息素每每秒蒸发次,节点能量每减少，启动次剩余能量通知机制。对路径最优仿真，取对能量均衡最优仿真，取，我们分别对这两种情况进行比。即以第个节点因能量耗尽取低于而死亡的时间为网络寿命。图路径最优情况下能量消耗图能量均衡情况下能量消耗上两个图分别是在路径最优和能量均衡最优两种情况下，仿真运行时的网络能量消耗分布。从图中，我们发现最短路径上的节点能量消耗很大，最大达。这是由于最短路径上的节点被频繁使用的原因。而不在最短路径上的节点几乎没有消哈尔滨远东理工学院学士学位论文耗，仅有。这是初始阶段蚂蚁扩散的时候产生的。最大最小能耗相差以上。从图中，我们发现能量消耗非常均匀，其中最大能量消耗为，最小能量消耗为，最大最小能耗相差只有左右。这是因为能量均衡优化时，路由选择剩余能量多的节点，从而实现能量的均衡消耗。我们也看到能量均衡最优情况下的平均能耗大于路径最优的情况。这是因为在能量均衡最优情况下，传输数据使用较远路径，增加转发次数，从而增加能量消耗。图路径最优情况下能量分布图能量均衡最优情况下剩余能量分布实验是在平台上进行的，实验中使用的和协议是内置的。在网络场景设置中，我嗯设定了个固定节点和个移动节点。这些节点之间通过协议进行通信，场景中有个服务节点，而客户端节点的数量会随机改变，每个客户节点以通过改变包的大小以形成网络拥塞的场景。通过吞吐量平均延迟传送率三个指标来比较蚁群优化路由算法与和算法的性能。哈尔滨远东理工学院学士学位论文图三种路由协议的吞吐量比较从图中可明显看出，算法的吞吐量曲线置于最下方，不仅较低，且随着网络负载的增加几乎没有变化算法的吞吐量曲线居中，随着网络负载的增加吞吐量有所增加，但增长缓慢而吞吐量曲线置于最上方，不仅较高，且随着网络负载的增加吞吐量增长很快。三种算法当网络负载超过以后，吞吐量呈衰减趋势。图三种路由协议的平均延迟比较当网络负载较低的时候，协议和算法平均时延较短，而时延比较长。而随着网络负载的增加，的平均延迟越来越大输时延。蚁群算法道路最优技大学本科生毕业设计第页对定时器选择位模式设置触发方式为低电平触发开总中断测出当时温度让引脚为高电平延时产生方波等待变为低电平，即开始发射超声波开始计时,等待或者中断产生即收到回波停止计时关闭中断如果收到回波先保存高位辽宁科技大学本科生毕业设计第页显示距离如果没有收到回波,外部中断辽宁科技大学本科生毕业设计第页本文所介绍的三方向前左右超声波测距系统，就是为机器人了解其前方左侧和右侧的环境而提供个运动距离信息。类似定用于移动机器人，还可用在其它检测系统中。系统超声波测距原理压电式超声波发生器原理压电式超声波发生器实际上是利用压电晶体的谐振来工作的。超声波发生器内部结构如图所示，它有两个压电晶片和个共振板。当它的两极外加脉冲信号，其频率等于压电晶片的固有振荡频率时，压电晶片将会发生共振，并带动共振板振动，便产生超声波。反之，如果两电极间未外加电压，当共振板接收到超声波时，将压迫压电晶片作振动，将机械能转换为电信号，这时它就成为超声波接收器了。超声波测距原理超声波发射器向方向发射超声波，在发射时刻的同时开始计时，超声波在空气中传播，途中碰到障碍物就立即返回来，超声波接收器收到反射波就立即停止计时。超声波在空气中的传播速度为，根据计时器记录的时间，就可以计算出发射点距障碍物的距离，即二超声波测距系统的电路设计系统的特点是利用单片机控制超声波的发射和对超声波自发射至接收往返时间的计时，单片机选用，经济易用，且片内有的，便于编程。电路原理图如图所示。其中只画出前方测距电路的接线图，左侧和右侧测距电路与前方测距电路相同，故省略之。脉冲的产生与超声波发射测距系统中的超声波传感器采用的压电陶瓷传感器，它的工作电压是的脉冲信号，这由单片机执行下面程序来产生。超声波发射持续辽宁科技大学本科生毕业设计第页输出方波前方测距电路的输入端接单片机端口，单片机执行上面的程序后，在端口输出个的脉冲信号，经过三极管放大，驱动超声波发射头，发出的脉冲超声波，且持续发射。右侧和左侧测距电路的输入端分别接和端口，工作原理与前方测距电路相同。超声波的接收与处理接收头采用与发射头配对的，将超声波调制脉冲变为交变电压信号，经运算放大器和两极放大后加至。是带有锁定环的音频译码集成块，内部的压控振荡器的中心频率，电容决定其锁定带宽。调节在发射的载频上，则输入信号大于，输出端脚由高电平跃变为低电平，作为中断请求信号，送至单片机处理前方测距电路的输出端接单片机端口，中断优先级最高，左右测距电路的输出通过与门的输出接单片机端口，同时单片机和接到的输入端，中断源的识别由程序查询来处理，中断优先级为先右后左。部分源程序如下关外部中断引脚为,转至右测距电路中断服务程序引脚为,转至左测距电路中断服务程序开外部中断右测距电路中断服务程序入口辽宁科技大学本科生毕业设计第页左测距电路中断服务程序入口计算超声波传播时间在启动发射电路的同时启动单片机内部的定时器，利用定时器的计数功能记录超声波发，但是和算法则变化不大。当网络负载较小时，和算法能传送超过的数据包。而随着网络负载的不断增加，三种路由算法都表现了不同程度的传送率性能下降，相对来说，下降速度最快，其次，算法要好些。因此，通过吞吐量平均延迟传送率三个指标进行比较，随着网络负载的增加，蚁群路由算法相比和有比较明显的优势。哈尔滨远东理工学院学士学位论文图三种路由协议的数据包的传送率比较本章小结针对移动自组网提出了种基于蚁群优化的路由算法，该算法很好地利用了蚁群算法的自适应性，能有效地承载移动自组网的负载。在平台下的算法仿真表明，该算法在移动自组网环境下表现了较好的性能，从吞吐量平均延迟传送率三个指标比较来看，比和的性能都要好。蚁群优化方法的自组织动态和多路径的特性使其特别适合应用于无线传感器网络的路由本文提出的基于蚁群优化的能量均衡路由算法具有路由代价低自适应性好支持多路径和支持休眠模式等特点仿真分析表明，该算法能有效实现节点能量的均衡消耗，采用能量均衡优化与路径优化相比能显著延长网络寿命该算法能够通过调整信息素浓度和局部启发值的权重，在路径和能量均衡方面进行综合优化，以满足各种不同应用的需要。哈尔滨远东理工学院学士学位论文第章课题研究中的难点及解决方法本章主要是对过去几个月中的制作论文过程的总结，蚁群算法有演变成蚁群优化算法，甚至鱼群算法，有它需要解决的难题。而本文主要是研究蚁群优化算法在无线网络中的应用，基于无线网络的不确定性，能耗低性，数据延迟性，我主要做出下几点。有关蚂蚁构建过程与难点分析每只蚂蚁都关联个叫做禁忌表的数据结构，可记为，用于存储到目前为止蚂蚁已经访问过的结点编号，这样可以防止蚂蚁在次环游中走重复的结点。这样，禁忌表记录了蚂蚁的路径痕迹，在次环游结束时，禁忌表可用来计算出这只蚂蚁的当前解以及和解相关的估价信息例如这条路径的权值。进入下个周期前，禁忌表又被清空，蚂蚁进入下轮搜寻。从数据结构观点来看，是个动态增长的向量，在路径构建过程中动态增长，而表示蚂蚁的禁忌表的第个元素，例如蚂蚁后在当前环游中的第个经过的结点。禁忌表通常用来定义提到过的邻域结构，它们之间的关系是并且在蚂蚁构建解过程中，除了要考虑蚂蚁释放信息素对于构建的影响，还要考虑问题本身也就是图的结构，尽可能的把图结构本身信息加入到构建因素中，实现了贪心式启发信息和蚂蚁群体智能的统。因此，可以定义边,可视性为边,的权值的倒数，这个值依赖于问题本身的性质，如在静态问题中，可视性是个常量。如何有效使用无线传感器节点有限的能量来最大化网络的寿命是无线传感器网络研究的重要问题及解决方法如下网络能量是否均衡消耗对网络寿命有着决定性的影响。针对无线传感器网络中节点能量受限的特点，把蚁群优化算法应用于无线传感器网络，考虑通信路径长度和节点剩余能量等因素，提出具有能量意识，从多方面解决节点间的能耗不均衡问题。该算法在能耗不均衡和传输延迟等方面将有很大改进，实现全网节点的能耗均衡，将有效延长网络生命期，减小传