基于遗传算法的无线传感器网络

资 源 简 介

基于遗传算法的无线传感器网络

详 情 说 明

无线传感器网络（WSN）作为一种由大量微型传感器节点组成的自组织网络，其核心挑战在于如何在资源受限的环境下实现高效的数据传输。本文将重点探讨遗传算法（GA）在优化无线传感器网络路由协议中的应用价值。

路由协议的核心难题在于簇头选择和路径优化。传统方法如LEACH协议采用随机轮换策略，容易导致网络能耗不均衡。而遗传算法通过模拟生物进化过程，为这些问题提供了创新解决方案。

在簇头选择方面，遗传算法将节点剩余能量、位置分布等参数编码为染色体，通过选择、交叉和变异操作迭代优化。这种机制能有效避免能量热点问题，延长网络生命周期。实验数据表明，相比随机选择，GA优化后的簇头分布可使网络存活时间提升30%以上。

对于多跳路径优化，算法将传输路径编码为个体，以路径总能耗和时延作为适应度函数。经过若干代进化后，算法能自动发现能量消耗最低的优质路径。这种动态调整特性尤其适合拓扑结构频繁变化的无线传感环境。

值得注意的是，遗传算法的并行搜索特性使其能同时处理多个优化目标，如平衡能耗与传输延迟。通过调整适应度函数的权重系数，可以灵活应对不同应用场景的需求，这是传统确定性算法难以实现的优势。