【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种无线传感器网络分簇路由方法，特别是一种基于量子粒子群优化的分簇路由方法。
技术介绍
1、数据是推动人工智能、大数据、物联网技术发展的基础。无线传感器网络(wsns)作为一种重要的数据采集方式，日益成为研究的焦点，在工业、军事、交通、教育、空间探索等领域得到了广泛的应用；然而，由于大量传感器节点的能量、计算、存储和通信能力都受到一定程度的限制，这些传感器节点工作在敌对或不可达的目标区域，因此它们所配备的电池几乎无法更换或充电，如何有效利用传感器节点的能量以最大化网络寿命成为传感器网络中最重要的问题；在过去的几十年里，人们提出了许多分簇和路由方法，以节省能量和延长网络生命周期，因为它们简单易实现，开销低，复杂性低；然而，传统的分簇和路由协议效率低下，无法解决网络的动态性和自组织性问题。因此，基于群体智能优化方案被广泛用于解决这一问题，以获得最优或接近最优解。
2、目前，蚁群优化、灰狼优化、鲸鱼优化等基于群体智能优化的方法被越来越多地用于分簇和路由方法中，以寻找问题的最优解；量子粒子群算法既可以解决单目标优化问题，也可以解决多目标优化问题；与传统粒子群算法相比，它具有更强的探索性，避免陷入局部最优;更简单的更新机制，以适应每个问题;更好的收敛行为，以获得高度最优解；因此可以为wsns提供更加优化的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术采用轻量化量子粒子群优化算法，同时确定高效节能且平衡的分簇和路由路径，利用混沌序列和lévy飞行扩展了搜索空间，加快了收敛速
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于量子粒子群优化的分簇路由方法，也称为A Lightweight QuantumParticle Swarm Optimization algorithm based Hybrid clustering and routingprotocol（LQPSOH），其特征在于：结合量子计算和粒子群算法的优点，将粒子引入量子空间，用波函数描述粒子状态，利用混沌序列对种群进行初始化，使其多样化；Lévy飞行被用来避免陷入局部最优状态，与标准粒子群相比，减少了控制参数，消除了速度限制的影响；此外，将分簇和路由过程同时编码到单个量子粒子中，每个量子粒子同时代表CHs选择和路由路径查找的解，并设计了一个考虑整个网络能量消耗和负载平衡的适应度函数来评估量子粒子的质量；量子粒子群优化技术用于选择CHs并找到每个CHs的路由路径；最后，为了进一步降低能耗，提高LQPSOH网络寿命，提出了一种按需而非轮次维护机制，具体信息如下：使用一个量子粒子来表示优化问题的一个可能解，用维数为d的向量Pi来表示；在解空间中，利用一个量子粒子群来搜索最优解，其种群大小为Np，每个粒子同时代表CHs选择和路由路
...【技术特征摘要】
1.一种基于量子粒子群优化的分簇路由方法，也称为a lightweight quantumparticle swarm optimization algorithm based hybrid clustering and routingprotocol（lqpsoh），其特征在于：结合量子计算和粒子群算法的优点，将粒子引入量子空间，用波函数描述粒子状态，利用混沌序列对种群进行初始化，使其多样化；lévy飞行被用来避免陷入局部最优状态，与标准粒子群相比，减少了控制参数，消除了速度限制的影响；此外，将分簇和路由过程同时编码到单个量子粒子中，每个量子粒子同时代表chs选择和路由路径查找的解，并设计了一个考虑整个网络能量消耗和负载平衡的适应度函数来评估量子粒子的质量；量子粒子群优化技术用于选择chs并找到每个chs的路由路径；最后，为了进一步降低能耗，提高lqpsoh网络寿命，提出了一种按需而非轮次维护机制，具体信息如...
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