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申请/专利权人：长春师范大学

摘要：本发明涉及提出了一种基于混合分簇和路由协议的轻量级量子粒子群优化方法LightweightQuantumParticleSwarmOptimizationalgorithmbasedHybridclusteringandroutingprotocol，LQPSOH，以最大限度地提高网络生命周期，同时使网络能耗最小化；提出的LQPSOH利用QPSO技术，将粒子引入量子空间，用波函数描述粒子状态，通过指定每个簇成员中最优的CH组成簇，并找到最优的中继CHs，将数据转发到BS；在LQPSOH中，将CHs选择和路由路径查找同时编码到单个量子粒子中；混沌序列在种群初始化中扩展了全局搜索能力，基于Lévy飞行的位置更新避免了陷入局部最优；此外，还设计了一种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；此外，考虑节点和CHs能量的按需重聚机制进一步降低了网络能耗。

主权项：1.一种基于量子粒子群优化的分簇路由方法，也称为ALightweightQuantumParticleSwarmOptimizationalgorithmbasedHybridclusteringandroutingprotocol（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选择和路由路径查找的解；粒子的编码方案如下：在LQPSOH中n个节点被划分为m个簇，则一个粒子的维度大小d等于n，即，用0到1的映射值序列对每个粒子进行编码，Pi的每个分量表示一个节点ID的映射值；前n-m个组件用于CHs选择和簇形成，其余m个组件表示CHs的路由路径；为了加快LQPSOH的收敛速度，每个传感器节点Si的候选CHs受到剩余能量的约束；只有节点Si的邻居节点剩余能量大于其邻居节点的平均剩余能量，才能被选为候选CHs；出于同样的原因，候选中继CHs也由一个参数决定，即到基站的距离；通过适应度函数，选择函数值最小的节点作为CHs，并确定每个CHs的最优路由路径来传输数据；为此，需要满足LQPSOH的两个目标；一是网络能耗最小，二是网络负载均衡；网络能耗定义为簇内和簇间的所有能耗；对于簇i，其能耗来自成员节点向CHs的数据传输，以及CHs的数据接收和融合，可以表示为： 其中，，分别表示传输，接收和融合数据所需能量；由于网络中有m个簇，所以簇内的所有能耗可以计算如下：；整个簇间能耗源于CHs与其中继CHs包括BS之间的数据传输和中继，以及中继CHsBS除外的数据接收；对于一个CH，其能耗为： ；则所有簇间能耗可计算为：；全网能耗可以计算为：；因此，LQPSOH的目标1可以写成：MinimizeMinimize；从目标1可以看出，由于LQPSOH不仅考虑簇内通信的最小能耗，而且考虑簇间通信的最小能耗，因此可以得到均匀的簇分布；在基于簇的网络中，每个CM具有几乎相同的负载；因此，将网络负载均衡定义为各CHs负载的标准差；对于一个CHs，其负载为，其中包括来自CMs的汇总数据和来自其他CHs的中继数据，其表示为：所有CH的平均负载为：网络负载均衡可计算为：因此，LQPSOH的目标2如下：；综合上述两个目标的最终目标是使适应度函数最小，如下所示：式中为0~1范围内的控制参数，适应度值越小，粒子质量越好，即CHs选择和路由寻径的解越好。

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百度查询： 长春师范大学 一种基于量子粒子群优化的分簇路由方法