I energibegränsade trådlösa sensornätverk är energieffektivitet avgörande för att förlänga nätverkets livslängd. En familj av myrkolonialgoritmer som kallas DAACA för dataaggregation föreslås i detta dokument. DAACA består av tre faser: initiering, paketöverföringar och operationer på feromoner. I överföringsfasen uppskattar varje nod den återstående energin och mängden feromoner av grannnoder för att beräkna sannolikheten för dynamiskt välja nästa humle. Efter vissa rundor av sändningar, feromoner justeringar utförs, som tar fördelarna med både globala och lokala meriter för att avdunsta eller deponera feromoner. Fyra olika feromoner anpassningsstrategier som utgör DAACA familj är utformade för att förlänga nätverkets livslängd. Experimentella resultat tyder på att DAACA, jämfört med andra algoritmer för dataaggregation, visar högre överlägsenhet i genomsnittlig grad av noder, energieffektivitet, förlängning av nätverkets livslängd, beräknings komplexitet och framgångsförhållande för en humleöverföring. Äntligen analyseras funktionerna i DAACA.
En familj av myrkolonialgoritmer som kallas DAACA föreslås i REF.
Energy Efficient Ant Colony Algorithms for Data Aggregation in Wireless Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Networking and Internet Architecture', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}