基于混合生物启发优化的簇状网络路由协议：提升数据传输效率与能量管理新策略

为解决无线传感器网络(WSN)中能量消耗不均和传输延迟问题，印度Guru Nanak Dev University的研究团队提出了一种结合双目标禁忌搜索(Tabu Search)和蚁群优化(ACO2)的混合生物启发路由协议。该研究通过优化簇头(CH)选择和构建多跳路径，显著提升了网络稳定性（25%）、生命周期（73%）并降低传输延迟（36%）。其创新性在于避免神经网络的计算负担，通过ACO2生成路径概率，再经Tabu Search快速收敛至全局最优，为物联网(IoT)系统提供了可扩展的节能方案。

　　

在智能家居、医疗监测等物联网(IoT)应用蓬勃发展的今天，无线传感器网络(WSN)作为数据采集的核心载体，却始终面临一个致命短板——有限的电池能量。传感器节点在数据传输和簇头(CH)选举过程中，常因能量消耗不均而提前"死亡"，导致网络分割和服务质量下降。更棘手的是，传统方案要么依赖计算复杂的神经网络，要么简单采用单跳通信，前者给资源受限的传感器带来沉重负担，后者则造成能量浪费。如何像自然界中的蚁群觅食一样，既高效又节能地传输数据？印度Guru Nanak Dev大学计算机工程系的Kirandeep Kaur和Satinder Kaur教授团队给出了创新答案。

研究人员在《Array》发表的研究中，巧妙融合了两种生物启发算法：模仿蚂蚁信息素机制的蚁群优化(ACO²)和模拟禁忌记忆的Tabu Search。这个"双剑合璧"的方案首先用ACO²构建多条候选路径，每段路径根据节点传输容量（反映剩余能量）和距离基站的远近计算概率；再通过Tabu Search的"智能记忆"功能，避免重复搜索局部最优，快速锁定全局最佳路径。这种混合策略既保留了生物算法的自适应特性，又通过数学建模解决了传统方法在动态网络中易陷入局部最优的缺陷。

关键技术方面，研究采用MATLAB仿真平台，设置100和200节点两种异构网络场景。通过定义传输容量公式（节点剩余能量与单包能耗之比）和双目标启发函数（分别针对能量和延迟优化），量化评估路径质量。Tabu Search的禁忌列表长度和ACO²的信息素蒸发率等参数经过精心调优，确保在45次迭代内收敛，显著低于对比算法所需的60次以上迭代。

研究结果部分呈现了令人信服的数据：

网络稳定性：在1200轮模拟中，100节点场景下首个节点死亡延迟至950轮，远优于GWO算法的300轮。

能量均衡性：剩余能量曲线呈现平缓下降，200节点场景仍保持40%能量留存，证明负载分配策略有效。

延迟优化：多跳路径使平均传输延迟降至32秒，较单跳通信降低36%，这归功于距离启发函数对路径长度的动态调整。

扩展性验证：在节点密度翻倍的场景下，协议仍保持70%存活率，体现算法对网络规模变化的适应性。

讨论部分特别指出，该研究的核心突破在于将路由优化对象从传统CH节点扩展到普通簇成员，通过"传输容量"这一创新指标，量化评估节点中继能力。与现有方案相比，混合算法减少了对神经网络等计算密集型方法的依赖，更适合实际部署。作者也坦承局限：当前模型假设静态网络，未来可结合移动节点和动态拓扑进一步验证。

这项研究为WSN路由协议设计提供了新范式，其生物启发混合策略不仅适用于环境监测等传统领域，更能支持5G时代海量物联网设备的能效管理。正如蚁群通过简单规则完成复杂任务，该协议证明：模仿自然智慧，或将成为破解技术难题的密钥。