结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法

本发明涉及一种结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，属于电力通信。

背景技术：

1、在hplc组网和通信算法中，智能仿生类算法运用较多。

2、其中，人工蛛网算法，适合节点功能强，中心节点运行状态稳定、组网时效性要求较低的系统，可以提高蛛网内节点的通信可靠性，但增加了组网的耗时性，从网络整体而言，对中心节点依赖过高，降低了网络的稳定性。

3、蚁群算法，是由意大利学者提出来的一种模拟进化的随机搜索类算法，是一种分布式最优化机制算法。但是算法也存在运行时间长、收敛速度慢以及容易陷入局部最优策略等缺陷。

4、总之，现有的这些技术均不能很好的解决hplc组网和通信算法对搜索能力和效率的问题。

技术实现思路

1、本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法

2、本发明提供了一种结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤s1，通过人工蛛网算法，将各节点划分为不同的子网；步骤s2，对每一个子网应用蚁群算法进行迭代，获得最优路由，其中，步骤s2包括以下子步骤，步骤s2-1，对所有节点进行初始化，判断源节点和目的节点是否在同一子网内：若在同一子网内，则以所在子网的中心节点为中继进行通信，记录路由表，算法结束；若不在同一子网内，则将源节点和目的节点划分至同一子网内，以所在子网的中心节点为中继进行通信，记录路由表，算法结束，步骤s2-2，若源节点和目的节点不能划分在同一子网内，则应用蚁群算法获得源节点和目的节点到各自中心节点的最优路径，再通过中心节点的连接路径，得到源节点和目的节点之间的最优路径。

3、在本发明提供的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤s1包括以下子步骤，步骤s1-1，基站发送组网广播，收到广播的节点作为第一个逻辑层，步骤s1-2，在第一逻辑层中选择节点h1、h2作为中心节点，分别记作第一中心节点h1和第一中心节点h2，第一中心节点h1和第一中心节点h2记录第一逻辑层内剩余节点的信息，生成路由表，并将该路由表发送至基站，步骤s1-3，第一中心节点h1发送组网广播，收到广播的非第一逻辑层的节点作为第二逻辑层，在第二逻辑层中选择至少一个节点h3作为中心节点，记作第二中心节点h3，步骤s1-4，对第二逻辑层内的节点的误码率e进行判断，将当前节点来自第一中心节点h1的数据误码率记作eh1，将当前节点来自第二中心节点h3的数据误码率记作eh1，若eh1＞eh3，则将当前节点划分给第二中心节点h3，即当前节点加入以第二中心节点h3为中心节点的子网内，若eh1＜eh3，则在这些节点中选择新的中心节点替代第二中心节点h3并组成新的子网，或者将这些节点加入以第一中心节点h1为中心节点的子网内，步骤s1-5，对各子网重复步骤s1-3～s1-4，直到所有的节点都连入子网为止，至此建立了所有节点的通信路由。

4、在本发明提供的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤s1-1中，第一个逻辑层的节点至少可以与一个其他的节点通信，已经成为第一个逻辑层的节点不会参与下一个逻辑层的构建。

5、在本发明提供的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法中，还可以具有这样的特征：其中，步骤s1-5中，如果不存在各子网外的节点响应中心节点的广播，则停止以中心节点为核心的子网的组网，即所有的节点都已连入各子网。

6、在本发明提供的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法中，还可以具有这样的特征：其中，蚁群算法中，人工蚂蚁k从节点i转移到j的转移概率函数如下：

7、

8、

9、式中，τij(t)为t时刻路径(i,j)上的信息素量；ηij(t)为启发函数；参数α、β反映人工蚂蚁在路由选择时，路径上残留和启发因子的重要程度；q是[0，1]之间均匀分布的随机数；q0为了满足0＜q0＜1的常数；jk(i)为此次路由过程中人工蚂蚁未经过当前逻辑层节点的结合；为人工蚂蚁k从节点i转移到节点j的概率。

10、在本发明提供的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法中，还可以具有这样的特征：其中，蚁群算法中，局部信息素更新规则定义为：

11、τij(t+δt)＝(1-ρ)τij(t)+ρτ0

12、式中，τ0为信息素初始值；ρ表示信息素挥发系数，0≤ρ＜1，1-ρ表示信息素残留因子。

13、在本发明提供的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法中，还可以具有这样的特征：其中，蚁群算法中，人工蚂蚁k从节点i转移到j的转移概率函数如下：

14、蚂蚁从源节点i在经过δt时间后，转移到目标节点j，所经过的路径采用全局状态信息素更新规则：

15、τij(t+δt)＝(1-ρ)τij(t)+ρδτij(t)

16、式中，δτij(t)表示本次循环中路径(i，j)上的信息素增量，计算过程为：

17、

18、式中，友示第k只蚂蚁在本次循环中留在路径(i，j)上的信息素。

19、在本发明提供的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法中，还可以具有这样的特征：其中，节点的通信方式为hplc低压电力线高速载波通信。

20、发明的作用与效果

21、根据本发明所涉及的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，因为先通过人工蛛网算法，将各节点划分为不同的子网，然后对每一个子网应用蚁群算法进行迭代，获得最优路由，所以，本发明的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，在hplc组网和通信算法中相较于单一的人工蛛网算法或蚁群算法，具有更好的搜索能力和效率。

技术特征：

1.一种结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，其特征在于：

3.根据权利要求2所述的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，其特征在于：

4.根据权利要求2所述的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，其特征在于：

5.根据权利要求1所述的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，其特征在于：

6.根据权利要求1所述的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，其特征在于：

7.根据权利要求1所述的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，其特征在于：

8.根据权利要求1所述的结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，其特征在于：

技术总结
本发明提供了一种结合人工蛛网的改进分级蚁群的路由算法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤S1，通过人工蛛网算法，将各节点划分为不同的子网；步骤S2，对每一个子网应用蚁群算法进行迭代，获得最优路由。人工蛛网算法对中心节点依赖过高，蚁群算法运行时间过长，而本算法能够很好的解决HPLC组网和通信算法中使用单一的人工蛛网算法或蚁群算法的最优路径搜索能力差和效率差的问题，具有极大的应用前景。

技术研发人员：卫鑫,魏敏捷
受保护的技术使用者：上海电力大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/24