基于改进蚁群算法的ad hoc路由协议的研究

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1、http://www.paper.edu.cn基于改进蚁群算法的AdHoc路由协议的研究1212冯勇，廖瑞华，饶妮妮，王炜华1电子科技大学生命科学与技术学院，四川成都（610054）2空军装备研究院通信所，北京（100085）E-mail：Raonn@126.com摘要：现有AdHoc网络路由协议技术研究中，路由稳定性和可靠性问题尚未得到很好解决，不能很好地适应AdHoc网络。针对已有AdHoc路由技术中存在的开销大以及网络稳定性较低的问题，本文引入蚁群算法，提出改进思想，将蚂蚁觅食和分工的方法作为路由设计的基本思想，研究基于改进蚂蚁算法

2、的AdHoc路由协议，并与比较成熟的AODV(AdHocOn-DemandDistanceVector)做对比进行仿真。仿真结果表明，通过发挥网络中节点群体功能，新协议减小了端对端传输延时，有效地提高网络的稳定性和通信效率。关键词：AdHoc网络；路由协议；蚁群算法；AODV1.引言[1]移动AdHoc网络无疑是无线网络中最具创新性和最具挑战性的一个领域。它自创造、自组织和自管理特点使得它在战场中的军事通讯、灾难恢复（飓风、地震或者山洪）以及商业组织在会议时的共享信息上得到应用。国内外有关AdHoc网络的研究热点包括：路由协[2][3]议

3、、MAC协议和连通性等多个方面。节点拓扑的动态变化给AdHoc网络的路由带来了巨大挑战，因此，路由协议的研究是[4]AdHoc网络成果最集中的部分。目前，学者们已经提出了多种移动AdHoc网络路由协议的建议，大体分为两类：一类称为表格驱动类路由协议（也称为主动式路由协议），如DSDV[5-6]和OLSR等协议。另一类称为源结点初始化按需驱动类路由协议（也称为反应式路由协[7-8]议或者简称为按需路由协议），如AODV和DSR等协议。两类路由协议各有其优缺点，并各有其适用的情况。它们都在一定程度上达到了AdHoc网络的某些要求。由于它们采用

4、了洪泛的路由发现和维护机制（如AODV），所以其网络性能始终受到制约。随着AdHoc网络技术的迅速发展，迫切需要研究出一种能使网络性能更加优越的新的路由算法。本文正是基于这种设想提出以改进蚁群算法构建一种新的AdHoc网络路由协议。蚁群算法首先由意大利学者M.Dorigo于1991年提出，并用该方法解决了一系列的组合[9-10][11]优化问题。它已经以多种方式应用于无线网络路由，如类蚁路由算法以及按需距离矢[12]量蚂蚁混合路由协议等，能够形成可靠的并具有生存力的路由算法，并利用按需和按表路由的许多优势来避免自身固有的缺憾。目前，有一些

5、明显的例子可以证明，由生物学所引[13-15]发的这种蚁群算法应用于通信网络路由较传统路由在网络性能上更有优势。本文结合AdHoc网络结构，建议一种改进的蚁群算法作为无线移动自组织网的网络层路由协议，并且设计和改进了蚁群路由协议算法。利用OPNET网络仿真软件搭建无线移动自组织网仿真平台，在此仿真平台上，对蚁群路由协议算法进行仿真，证实其有效性和可行性。通过仿真数据证明改进的蚁群路由协议算法比AODV路由算法有更大的优势，解决在网络拓扑结构动态变化比较大的情况下，诸如AODV等传统协议性能欠佳的问题。2.蚁群算法觅食行为是蚁群一个重要而有

6、趣的行为。根据昆虫学家的观察和研究发现，蚁群在从蚁穴到食物源并返回的过程中，能在其走过的路径上分泌一种化学物质-信息素（Pheromone），-1-http://www.paper.edu.cn通过这种方式形成信息素轨迹。蚂蚁在运动过程中能够感知这种物质的存在及其强度，并以此指导自己的运动方向，使蚂蚁倾向于朝着该物质强度高的方向移动，其他蚂蚁也可以利用该轨迹找到由同伴发现的食物源的位置。假设有两条路从蚁穴通向食物源。开始时，两条路上的蚂蚁数量同样多(或者较长的路上蚂蚁多，这无关紧要)。当蚂蚁沿着一条路到达食物源以后会马上返回，这样，蚂蚁在

7、较短的路上来回一次的时间就较短，这意味着重复的频率就高，因而在单位时间里走过的蚂蚁数目就多，自然留下的信息素也更多，就会有更多的蚂蚁被吸引过来，而较长的路上情况正好相反。因此，将有越来越多的蚂蚁聚集到较短的路径上来，最终寻找到了一条最短的觅食路径。[16]根据以上蚂蚁觅食的基本原理，科学家们设计了寻找最优路径的蚁群算法，其主要步骤为：1)m只蚂蚁随机从蚁穴出发寻觅食物，遇到食物，衔住食物，沿原路返回；2)蚂蚁在往返途中，在路上留下信息素标志。设t时刻在路径(i,j)上残留的信息素强度为τij(t)。初始时刻各路径上信息素强度相同，且τij

8、(0)=C()C为常数；3)由蚁穴出发的蚂蚁,根据各条路径上信息素强度决定转移方向，转移概率由以下公式定义：αβ⎧τ()t⋅η(t)ijijJ∈Mk⎪⎪τα()t⋅ηβ()tPij=⎨∑isi