A Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks with Ant Colony Optimization

개미 집단 최적화를 이용한 무선 센서 네트워크의 라우팅 알고리즘

Recently, Ant Colony Optimization (ACO) is emerged as a simple yet powerful optimization algorithm for routing and load-balancing of both wired and wireless networks. However, there are few researches trying to adopt ACO to enhance routing performance in WSN owing to difficulties in applying ACO to WSN because of stagnation effect. In this paper, we propose an energy-efficient path selection algorithm based on ACO for WSN. The algorithm is not by simply applying ACO to routing algorithm but by introducing a mechanism to alleviate the influence of stagnation. By the simulation result, the proposed algorithm shows better performance in data propagation delay and energy efficiency over Directed Diffusion which is one of the outstanding schemes in multi-hop flat routing protocols for WSN. Moreover, we checked that the proposed algorithm is able to mitigate stagnation effect than simple ACO adoption to WSN.

최근 유무선 네트워크의 라우팅과 부하 분산에 대한 간단하지만, 효과적인 방법으로 개미 집단 최적화 가 주목받고 있다. 그러나 정체(stagnation) 효과 때문에 개미 집단 최적화를 무선 센서 네트워크에 적용하는 것이 어려워서, 개미 집단 최적화를 무선 센서 네트워크의 라우팅 성능을 개선하는데 적용하고자 하는 연구는 적었다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화에 기반한 에너지 효율적인 경로 선정 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 단순히 개미 집단 최적화를 라우팅 알고리즘에 적용하는 것 외에, 정체 효과를 감소시키는 방식을 도입하였다. 시뮬레이션 결과에 의하면, 제안된 알고리즘은 무선 센서 네트워크의 멀티 홉 평면 라우팅 프로토콜에서 유명한 Direct Diffusion에 비해서 데이터 전송 지연과 에너지 효율 면에서 뛰어남을 보여주었다. 더욱이 개미 집단 최적화를 무선 센서네트워크에 단순히 도입한 방식에 비해서도 정체 효과를 줄일 수 있음을 확인하였다.