[论文解读] Termite-hill: From natural to artificial termites in sensor networks

Adamu Murtala Zungeru, Li-Minn Ang+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2013

Complex Network Analysis Techniques参考文献 23被引用 7

一句话总结

本文提出了一种名为 Termite-hill 的生物启发式路由算法，其灵感源自真实白蚁的集体觅食行为。通过模拟基于信息素的通信机制与自催化路径强化，该算法在静态和动态汇聚点场景下均实现了可扩展、节能的路由，显著降低了能耗，同时保持了可接受的服务质量。

ABSTRACT

Termites present a very good natural metaphor to evolutionary computation. While each individuals computational power is small compared to more evolved species, it is the power of their colonies that inspires communication engineers. This paper presents a study of artificial termites in sensor networks for the purpose of solving its routing problem. The behaviors of each of the termites in their colony allow their simulation in a restricted environment. The simulating behavior demonstrates how the termites make use of an auto-catalytic behavior in order to collectively find a solution for a posed problem in reasonable time. The derived algorithm termed Termite-hill demonstrates the principle of termites behavior to routing problem solving in the real applications of sensor networks. The performance of the algorithm was tested on static and dynamic sink scenarios. The results as compared with other routing algorithms and with varying network density show that Termite-hill is scalable and improved on network energy consumption with a control over best-effort-service.

研究动机与目标

• 开发一种受自然白蚁觅食行为启发的可扩展、节能的无线传感器网络路由解决方案。
• 利用类似信息素的信号机制，在去中心化系统中建模集体智能以实现路径发现。
• 在不同网络密度和动态汇聚点移动性条件下评估性能表现。
• 在真实传感器网络部署中实现更高的能源效率，并在服务质量可控的前提下保持稳定。

提出的方法

• 该算法模拟人工白蚁在路径上沉积并跟随信息素痕迹，以发现最优路径。
• 信息素水平根据路径成功率进行更新，从而实现对高效路径的自催化强化。
• 每个节点均作为白蚁代理，基于信息素浓度和本地信息做出局部决策。
• 系统采用概率选择机制进行路径选择，优先选择信息素浓度更高的路径。
• 在静态和动态汇聚点环境中测试该算法，以评估其适应能力。
• 通过能量消耗和端到端延迟等指标，与现有路由协议进行性能对比评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 受白蚁群体启发的基于信息素的路由机制是否能够提升无线传感器网络的能源效率？
• RQ2 Termite-hill 算法在不同网络密度和动态汇聚点移动性条件下的表现如何？
• RQ3 自催化信息素强化机制在多大程度上提升了路径发现的速度与可靠性？
• RQ4 与现有路由协议相比，该算法在能耗和服务质量方面表现如何？

主要发现

• Termite-hill 在静态和动态汇聚点场景下，相比传统路由协议均表现出更高的能源效率。
• 该算法在不同网络密度下均实现了可扩展的性能，且路径发现时间未出现显著下降。
• 基于信息素的自催化强化机制显著加快了在动态环境中的最优路径收敛速度。
• 在尽力而为的服务约束下，系统保持了可接受的服务质量，延迟和分组投递率均处于可控范围。