沈专科　李志华

摘要：通过分析无线传感器网络（WSN）分簇路由算法中簇首节点分布，能量消耗，数据传输等问题，提出了一种基于熵权法量子遗传算法的路由算法，该算法在簇首的选举过程中采用熵权法动态的确定节点剩余能量、节点间的通信距离、节点度数和节点与基站的距离这四个因素的权值系数，在簇首选举结束后，利用量子遗传算法寻找出一条遍历所有簇首与基站的路由，通过最佳路由将所采集的数据传输给最终的基站节点。该算法实现了合理的簇首选举，并在簇首间采用最佳路由的方式向基站传输数据的功能。仿真结果分析表明，该算法在网络生存周期、能耗均衡方面均优于LEACH、CECA-GA算法，达到了延长了网络生存周期，均衡能耗的目的。

关键词：无线传感器网络;熵权法;量子遗传算法;量子门

中图分类号：TN919        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）07-0040-04

Abstract：By analyzing the cluster head node distribution， energy consumption， data transmission and other issues in the WSN clustering routing protocol， A clustering multi-hop routing algorithm based on quantum genetic algorithm is proposed， which uses the entropy weight method to dynamically determine the weight coefficient of the cluster head by four factors： the degree of the node， the communication distance between the nodes， the remaining energy of the node and the distance from the node to the base station after each round of cluster head election， the quantum genetic algorithm is used to find an optimal path to traverse all cluster head nodes and base stations. The algorithm achieves a reasonable election of cluster heads， and the data is selected between the cluster heads. The function of transmitting data to the base station through the multi-hop communication path. Simulation results show that the algorithm is superior to the LEACH and CECA-GA algorithms in terms of network energy consumption， life cycle and network scale， which achieves energy balance and prolongs the network life cycle.

Key words： wireless sensor network; weighting method; quantum genetic algorithm; quantum gate

無线传感器网络是具有大量数据感知，信息处理和通信功能的低成本、低能量的无线传感器节点的自组织网络，与传统网络相比，WSNs节点体积小，规模大，携带的能量有限，如何在有限的能量条件下保证通信质量延长整个网络的生存周期是WSN中的研究热点之一[1-5]。本文从簇首如何选取和簇间数据转发的角度出发，利用量子遗传算法相比于传统遗传算法具有更快的收敛速度，更高稳定性，更好的全局最优解的特点，提出了一种基于量子遗传算法（QGA）的分簇路由算法。通过仿真实验表明，本文算法采用合理的簇首选取方，最优传输数据路径前提下，均衡了网络的能耗，延长了网络生存周期。……