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申请/专利权人：武汉工程大学
摘要：本发明提供了基于改进蜣螂优化和Q学习算法的WSN路由协议方法，通过在簇头选举阶段采用改进蜣螂优化算法进行分簇，综合考虑节点能量、位置因素，使选举的簇头具有合理性，并根据节点剩余能量动态调整权重系数，使网络分簇更加均匀，均衡了节点负载；利用Q‑learning算法为簇头规划路由，降低了簇首因长距离传输数据消耗的能量；设计合理的簇头更换机制避免频繁更换簇头造成能量浪费，有效均衡了网络负载；从而实现了高效率利用传感器能量的功能。
主权项：1.基于改进蜣螂优化和Q学习算法的WSN路由协议方法，其特征在于：以轮为单位运行，每轮包括以下步骤：S1：根据网络模型和能耗模型推算最优簇头数，采用改进蜣螂优化算法对网络内的节点进行分簇，得到最优簇头数个簇及每个簇内的节点；S2：根据选举函数得到每个簇内的各节点成为簇头的概率值，以每一轮选取概率值最大的节点成为簇头；通过自适应的方式向基站发送信息；S3：每个簇内的簇头接收、融合簇内节点数据；采用Q-learning算法集中为簇头规划路由，根据簇头到基站的距离采用单跳或多跳的方式向基站发送数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉工程大学 基于改进蜣螂优化和Q学习算法的WSN路由协议方法
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