Genetic Algorithm Routing in WSN

资 源 简 介

Genetic Algorithm Routing in WSN

详 情 说 明

在无线传感器网络（WSN）中，路由优化是提升网络寿命和能效的关键挑战之一。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）因其全局搜索能力和适应性，常被用于解决此类组合优化问题。以下是基于Matlab实现的核心思路分解：

### 1. 问题建模 无线传感器网络的路由问题可抽象为多目标优化：最小化能耗、均衡节点负载、降低传输延迟。遗传算法需要将潜在路由方案编码为染色体（如节点ID序列），并通过适应度函数量化方案优劣（如路径总能耗与节点剩余能量的加权评估）。

### 2. 遗传算子设计 初始化种群：随机生成多条可行路径，确保初始多样性。 适应度函数：核心在于平衡路径长度与节点能耗。例如，优先选择跳数少且途经高电量节点的路径。 选择操作：采用轮盘赌或锦标赛选择，保留高适应度个体。 交叉与变异： 交叉：对两条父代路径的公共节点进行片段交换，生成子代时需避免环路。 变异：随机替换路径中某个节点（需验证连通性），引入局部扰动避免早熟收敛。 能耗感知算子：自定义操作如“能量补强”，动态调整路径以绕过低电量节点。

### 3. 收敛与终止 通过迭代进化，算法逐步淘汰低效路径。终止条件可设为最大代数或适应度稳定阈值。最终输出Pareto最优解集，供实际部署权衡选择。

### 扩展思考 动态适应：在节点电量实时变化场景中，可引入在线重计算机制。 混合算法：结合蚁群算法（ACO）的局部启发式，提升收敛速度。

此方法通过模拟生物进化机制，为WSN路由提供了自动化优化工具，尤其适用于大规模或动态拓扑网络。