一种模型化量子遗传算法的无线传感器网络路由方法技术

本发明专利技术给出了一种在无线网络中的模型化量子遗传算法的路由选择方法，该方法通过汇集节点、簇头节点、簇间节点、端节点的相互作用建立一个层次化节点管理模型，实现对各个目标节点的能量状态管理。节点在进行路由选择时，首先读取这些状态信息，对量子遗传算法中初始种群进行优化，然后在利用量子遗传算法的高效搜索性、并行量子计算等特性，采用全相干、动态量子旋转门等策略求解源节点和目的节点之间存在的最佳路径，最大限度地来保证网络总体能量消耗最小，延长无线传感器网络的寿命。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
１．一种模型化量子遗传算法的无线传感器节点的路由方法，其特征在于该方法的步骤为：第一阶段：建立无线传感器网络中节点的簇头管理的模型，对无线传感器网络中节点进行层次化的模型管理；步骤１．在无线传感器网络中对节点分簇：按照节点剩余能量的量值确定节点的类别，定义一个参数Ｒ，表征节点的处理信息的能力，Ｒ＝剩余能量／初始能量，并设定三个级数ｒ１，ｒ２，ｒ３，Ｒ大于ｒ３时，该节点就成为汇聚节点，负责处理各簇头的信息处理和权限识别；当Ｒ在ｒ２与ｒ３之间时，该节点成为簇头节点，负责各管理簇内节点和划分子区域；当Ｒ在ｒ２与ｒ１之间时，该移动节点可以成为端节点，负责数据的采集和处理；当Ｒ小于ｒ１时，该节点失效；步骤２．节点的层次化模型管理：参照步骤１中节点参数Ｒ的值，采用分层管理策略来管理传感器节点，汇聚节点对簇头节点采用分布式管理策略，通过授权，使簇头节点成为具有一定信息处理权限的中间管理者，对簇域内节点负责；每个簇头和簇域内的端节点之间采用集中式管理策略，各端节点感知的数据经多跳后至簇头结点进行处理，各簇头节点之间采用点对点的方式进行信息交互，在汇聚节点的作用下，完成对整个节点信息处理能力的协调与管理；第二阶段：基于量子的强大的计算能力和抗早熟特性，构建路由算法，节点的层次化模型清晰的显示了各个节点的信息处理能力，为量子遗传算法的路径搜索提供了优化的初始环境；步骤２１．染色体的量子比特编码：对源节点到目的节点或中间节点的路径进行染色体量子比特编码，并把数据信息保存在二维数组中；步骤２２．评测中的个体：用适应度评价函数对染色体进行适应度评估，记录下最佳适应度染色体及测量结果的最佳序列作为下一步演化的目标值；步骤２３．量子交叉：具体实现方法是根据量子的相干特性，在局部染色体中进行全干扰交叉，使得种群中所有的染色体均参与到交叉操作当中；步骤２４．量子变异：采用动态量子旋转门来实现量子染色体的变异，量子旋转门为２×２的矩阵，第一行第一列元素为ｃｏｓθ，第一行第二列元素为－ｓｉｎθ，第二行第一列元素为ｓｉｎθ，第二行第二列元素为ｃｏｓθ；θ为旋转角，通过旋转角度可以改变量子比特染色体的叠加多态，使种群出现新的个体。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志，李帅，岳文静，章韵，史倢，彭娅，骆平，崔华，梁小芮，朱起蕊，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：84