[發明專利]基于量子蟻群算法的無線傳感器網絡可信安全路由無效
| 申請號: | 201210393002.2 | 申請日: | 2012-10-17 |
| 公開(公告)號: | CN102917430A | 公開(公告)日: | 2013-02-06 |
| 發明(設計)人: | 王潮;姜麗瑩;賈徽徽;劉瑞 | 申請(專利權)人: | 上海大學 |
| 主分類號: | H04W40/10 | 分類號: | H04W40/10 |
| 代理公司: | 上海上大專利事務所(普通合伙) 31205 | 代理人: | 何文欣 |
| 地址: | 200444*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 量子 算法 無線 傳感器 網絡 可信 安全 路由 | ||
1.一種基于量子蟻群算法的無線傳感器網絡可信安全路由,其特征在于確定路由的具體操作步驟如下:?
1)設定初始信息素:設定螞蟻個數為????????????????????????????????????????????????,傳感器網絡空間大小為,匯聚節點為;初始化信息素,初始迭代次數,為設定的最大迭代次數;初始最短路徑;根據螞蟻個數及空間大小確定區域大小,將各螞蟻至于各搜索區域中;
2)確定可見度函數:計算到達匯聚節點的路徑的距離、可見度函數、信息素水平以及轉移概率;
3)路徑選擇:第只螞蟻根據可信度的大小來選擇到達匯聚節點的路徑并記錄,同時釋放信息素,路徑越短則認為該路徑屬于最優路徑的可能性越大;
4)記錄此次迭代過程的最優路徑解,并通過比較更新最優解;
5)信息素更新:應用量子門旋轉規則更新每條路徑上的信息素;
6),跳轉到步驟3);若滿足結束條件,即如果循環次數,則循環結束,終止迭代;
7)輸出最優解。
2.根據權利要求1所述基于量子蟻群算法的無線傳感器網絡可信安全路由,其特征在于所述步驟1)中初始化信息素的方法是:設蟻群中共有只螞蟻,每只螞蟻攜帶個量子比特,在無線傳感器網絡中從源節點到目的節點的所有可能方法定義為量子蟻群算法中的路徑;存在種到達目的節點的路徑,記為路徑;設蟻群第代中包含個個體的種群為,其中第個個體的初始信息素為:
??????????????????????????????????(1)
式中:初始迭代次數,為量子比特數,為量子比特的兩個概率幅,開始時均取。
3.根據權利要求1所述基于量子蟻群算法的無線傳感器網絡可信安全路由,其特征在于所述步驟2)中計算可見度函數方法如下:
可見度函數主要根據節點可信度確定,根據無線傳感器網絡的可信性三大基本指標:時延、丟包率和剩余能量,得出無線傳感器網絡節點和相鄰的節點的可信度為??
?????????????????????????????????????????????????(2)
其中,代表延時,代表丟包率,代表節點的剩余能量,、、的選擇使得延時、丟包、剩余能量三項值分別在0?~1之間;由上式可看出,可信度與時延近似成反比,與節點剩余能量近似成正比;在蟻群算法搜索建立無線傳感網路由時,根據式(2)計算得到,代表相鄰的節點具有多少可信度,決定下一跳是否選擇節點。
4.根據權利要求1所述基于量子蟻群算法的無線傳感器網絡可信安全路由,其特征在于所述步驟3)中路徑選擇時,第只螞蟻根據可信度的大小來選擇到達匯聚節點的路徑并記錄,同時釋放信息素,路徑越短則認為該路徑屬于最優路徑的可能性越大,具體操作方法如下:
螞蟻在節點選擇下一跳節點時,首先計算鄰居節點的可信度,并與自身相比較,若可信度與自身差值小于一定門限,則認為此鄰居節點為可信節點可以跳轉;否則重新計算其他鄰居節點,直到找到可信節點為止;此時時延可用節點間距離表示,距離越大可信度越小;節點的剩余能量與當前節點的信息素濃度有關,剩余能量越大表示經過的螞蟻越少,信息素濃度也就越小,此時可信度值越大,這樣可以保證傳感器網絡的全局能量的均衡;
螞蟻每經過一條路徑,釋放的信息素為:
??????????????????????????????????(3)
式中,是節點與節點之間的距離,是到每個節點路徑的平均距離,是所有路徑中的最大距離。
5.根據權利要求1所述基于量子蟻群算法的無線傳感器網絡可信安全路由,其特征在于所述步驟5)中應用量子門旋轉規則更新每條路徑上的信息素的方法是:
在QACA中,只螞蟻完成一次搜索后,利用量子旋轉門實現每條路徑信息素的更新:
??????????????????????????????????(4)
是第個量子位的旋轉角度,的大小選取關系到算法收斂速度,函數?值可通過查下表得到:
注:和是最優解概率幅,和是當前解概率幅,,,,,
其中??????????????????????????????????????????????????????????(5)?
在蟻群算法應用于傳感器網絡路由時,容易陷入局部最小,這主要是由蟻群在搜索空間中多樣性丟失造成的;在QACA中引入變異算法,通過量子非門對量子比特的兩個概率幅互換,增加蟻群多樣性,避免算法過早收斂。
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