考慮均衡負載的電力線通信組網蟻群算法

2020-02-02 09:14:12胡志云周紅蓮朱劍利

通信電源技術 2020年20期

胡志云，周紅蓮，付林，曹茜，朱劍利

（國網新疆電力有限公司經濟技術研究院，新疆烏魯木齊 830011）

0 引言

電力線通信是通過高壓至低壓的電力線來實現通信的，其分布范圍大，在進戶時不需要重新布線，可以同時傳輸數據信、圖像、音頻以及視頻，用戶數量可觀，具有巨大的發展潛力[1]。電力線通信網絡中，理想狀態是通信具有優良的最短路徑，從而減少每個節點作為路由的次數，保證每個節點的壽命。此時就需要考慮網絡負載均衡情況，通過蟻群算法尋找最優路徑使路由盡量分散，以實現均衡負載[2]。基于此，本文提出了考慮均衡負載的電力線通信組網蟻群算法。

1 考慮均衡負載的電力線通信組網電蟻群算法

1.1 建立蟻群擇優模型

蟻群算法的重要環節是信息素的傳遞，螞蟻通過信息素對路徑進行概率擇優[3]。基本蟻群算法的轉移概率描述如下：

式中，Pijk(t)表示螞蟻k在節點i選擇下一節點j的概率；τ表示信息素；τij(t)表示t時刻節點i與節點j之間的信息素；η表示啟發式j之間長度dij的倒數；α表示τ相對重要程度；β表示η的相對重要程度；allowSetk表示螞蟻k在t時刻可選的下一節點集合；ηij(t)表示啟發式因子，一般取節點i與節點結合電力線通信組網在運行時的實際情況。引入混沌選擇策略豐富問題解，在迭代次數不斷增多的條件下，算法均漸漸趨近于0。具體描述如下：

式中，Xij表示i到j的混沌變量。

通過算法迭代，當前最優路徑上的τ更新方式為：

式中，LNC表示第NC次迭代最優路徑的長度；Lbest表示目前為止最優路徑的長度。結合ρ對算法求解能力與收斂速度的影響，將算法分成前、中、后以及末4個階段。ρ在算法的第一階段取最大值，擴大算法搜索范圍，在后3個階段逐漸遞減，提高收斂速度[4]。

1.2 選取算法性能參數

α與β影響著螞蟻對路徑的選擇，α的值越大，螞蟻就有更大的概率選擇已知路徑，算法搜索能力就會變弱，可能會導致算法提前出現局部最優，β影響著算法的收斂速度，二者成正比關系，當β值過大時，算法容易進入局部最優，綜合分析確定α值為1，β值為2[5]。

螞蟻總數量M影響著算法解集的大小，當M值過小時，解集也相應變小，算法顯示出搜索能力變差的情況，當M值過大時，解集相應變大，雖然增強了算法的搜索能力，但算法收斂速度降低，效率減小，綜合考慮算法的收斂性與搜索能力，確定M值為8。

1.3 平衡組網通信負載

蟻群算法完成負載均衡實現的步驟如下。首先，由網關發送消息至各個節點，各節點通過消息到達節點時的強弱來判斷自身位置。其次，各節點對比T值與自身位置信息，根據分區規則將節點均衡分配各個區域中。再次，各節點將自身數據和收集到的數據傳輸給本區域網關，包括剩余能量、層值以及負載量等。最后，網關根據收到的數據信息，通過蟻群算法進行信息傳輸路徑擇優運算，選擇出最佳路徑，實現電力線通信組網的均衡負載。

2 對比實驗

為了驗證本文提出的算法組網性能，將本文提出的算法標記為算法A，將文獻[4]與文獻[5]中提出的傳統算法分別標記為算法B和算法C，分別通過3種方法進行對比實驗。

2.1 實驗準備

本實驗中通過MATLAB軟件對3種算法進行仿真，選取節點使用率、剩余能量、延時以及丟包率對電力線通信組網負載均衡性能進行評價。當組網負載均衡性能較差時，某些重要鏈路中就會出現信息傳輸擁堵甚至斷裂的情況，導致延時與丟包率升高，故而延時與丟包率是反應組網負載均衡性能的關鍵指標，延時越短和丟包率越小表示組網負載均衡性能越好。