《基于WSN网络的改进蚁群优化路由算法研究》这篇硕士论文主要探讨了无线传感器网络（WSN）中的一种优化路由算法，旨在解决WSN网络生命周期短和节点能耗高的问题。无线传感器网络由大量功能特定、能源有限的传感器节点组成，它们通过采集并上传数据来实现实时监控。论文作者施远银在导师何矞的指导下，针对WSN的路由设计进行了深入研究。
论文首先介绍了WSN网络路由传输的特点和蚁群算法的基本原理。蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物过程的优化算法，常用于解决复杂网络中的路径规划问题。尽管蚁群算法在WSN路由设计中有诸多优点，如自我组织和分布式特性，但其容易陷入局部最优且收敛速度慢的问题也十分突出。
为了解决这些问题，论文提出了一个改进的蚁群优化算法。算法的核心改进包括两点：
1. 为了防止算法陷入局部最优并均衡节点通信能耗，论文采用了结合局部和全局信息素更新策略。在状态转移公式中引入节点通信能耗考虑，减少频繁工作的节点能量消耗，以延长网络生命周期并优化解决方案性能。
2. 针对基本蚁群算法的长收敛时间，新算法在路径构建阶段引入了方向搜索引导，减少无效路径的生成，从而提高全局范围内的路径质量及收敛速度。
为了验证算法的有效性，论文构建了WSN网络仿真模型，并与基于能量和方向的GPSR算法以及基于启发式信息改进的ACO算法进行了对比实验。实验结果表明，提出的算法能有效地降低网络节点能耗，延长网络生存时间，适应大规模的无线传感网络数据传输需求。
关键词包括：WSN，能耗均衡，启发信息，方向搜索。
这篇论文的研究对WSN领域的路由优化提供了新的思路，对于提高网络效率和延长网络寿命具有实际意义，尤其对于那些需要长期稳定运行的WSN应用，如环境监测和智能交通系统，这种改进的路由算法有着显著的应用价值。
