【摘 要】
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为了解决铁路监测场景中线性无线传感器网络的节点间能耗不均衡导致的网络生命周期短、数据传输时延大的问题，提出了一种基于粒子群优化理论和广度优先搜索的路由算法。以候选簇头节点的相对能耗、簇头间距和簇头负载为指标构建适应度函数，通过调整惯性权重系数增强粒子群算法局部搜索能力，获得簇头最优解集；构建能耗与时延驱动的路径成本函数，基于广度优先搜索获得源节点到sink的最优主路径；设计基于Markov决策过程
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.62161016）； 甘肃省科技计划基金资助项目（No.20JR10RA273）；
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为了解决铁路监测场景中线性无线传感器网络的节点间能耗不均衡导致的网络生命周期短、数据传输时延大的问题，提出了一种基于粒子群优化理论和广度优先搜索的路由算法。以候选簇头节点的相对能耗、簇头间距和簇头负载为指标构建适应度函数，通过调整惯性权重系数增强粒子群算法局部搜索能力，获得簇头最优解集；构建能耗与时延驱动的路径成本函数，基于广度优先搜索获得源节点到sink的最优主路径；设计基于Markov决策过程（MDP）模型的Q-learning备选路径更新与路由维护机制。仿真结果表明，所提算法能够有效均衡节点间能耗，在延长网络生命周期和降低数据传输时延方面具有较优的性能。
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