在传统的低能耗自适应分类算法的基础上，讨论了基于蚁群算法的无线传感器网络分类路由算法。群算法在集群间路由中的应用，搜索从簇头到基站的最佳路径，实现远离基站的簇头节点，并通过减少簇头节点能量的最佳方法开销的目的。真结果表明，与LEACH算法相比，该算法将网络寿命提高了约30％。线传感器网络可以监视和收集实时网络信息，该信息是有关位于分布区域中的各种监视对象的信息，并将其发送到网关节点。为一项关键技术，无线传感器网络路由算法已成为研究的热点。此，这是本研究的主题。群算法在通信网络中，主要目标是建立路由。将蚁群算法应用于无线传感器网络的路由中时，产生了许多新算法。章[1]提出了一种以节点能量和传输距离为切入点的蚁群算法的信息素增量公式。
群算法更适合于无线传感器网络的路由协议。时，鉴于传感器网络节点的存储特性有限，该节点将合并携带蚂蚁的信息。是，EEABR并未考虑整个网络中的能量平衡问题，而是在传感器网络中发挥了核心作用。献[2]提出了一种蚁群算法（用于斯坦纳树）。算法可以专注于无线传感器网络的路由。线传感器网络的性能不是基于对特定需求的特定更改，恒温阀芯并且不考虑能耗问题，这一点至关重要。于蚁群算法，无线传感器网络（WSN）和无线传感器网络的蚁群算法的特点，提出了一种新的传感器网络聚类路由算法。供无线。ACA与无线传感器网络的聚类路由相结合以形成一种新算法，该算法是周期性的，每个回合都分为一个聚类和一个路由步骤。群集形成阶段，根据等式1确定群集头。群集的稳定阶段，恒温阀芯群集头收集数据和信息，起点是节点。簇头和基站的端点。行跳转性能。群集头节点的选择部分中，首先，根据节点模拟区域和群集头的最佳数量，确定两个群集头之间的最小距离，然后确定数量网络中的群集头总数，每个节点成为群集头。点的次数和能量，从而确定簇头。
体方案：每个传感器节点随机生成一个0到1的值。它小于阈值T（n）时，该节点就是簇头。
中：p是所需簇头节点的百分比，r是当前轮次，G在最后一轮1 / p，不成为簇头节点的集合，Ecurrent是能量当前节点，Emax是节点的初始能量。
p ＝ 0.05。
为群集头节点在网络中存储了相邻的群集头节点信息表，所以群集头邻域信息表存储了来自相邻群集头节点的信息以及距离相邻节点之间。个具有竞争性簇头资格的节点，表明它具有竞争性簇首者的资格，这些合格的节点将检查该节点的路由表以查看是否存在簇头节点的记录邻居竞争对手。则，请创建新记录，以及相邻并发簇头的剩余能量，距基站的距离，两个相邻簇头之间的距离以及链路上的信息素浓度。
这种情况下，将更新相邻节点的记录。是，在将Du Yu标记为非群集节点的意义上，此信息受到保护。能量是相邻簇头节点的剩余能量时，η表示簇头节点与基站之间的距离，α1表示信息素中相邻节点的能量的比例，α2是相邻节点与基站之间距离的比重（总信息素就是一切）。上式所示，信息素浓度在数据传输过程中保留累积的信息素，并考虑到每个相邻的组头节点与基站之间的距离。有数据传输，路径选择都必须考虑历史经验，并在基站方向执行数据传输。第一跳距离之后，来自群集头的节点数据将发送到群集头，并且群集头负责合并数据以减少冗余数据，从而减少流量。簇头发送数据时，基于路由表和相邻簇头的信息素浓度来计算每个相邻概率选择簇头。点之间的能耗基于LEACH算法的能耗模型。真工具采用MATLAB，仿真环境如下：在200 mx 200 m的正方形表面上，随机散布了200个节点，基站位于（50，175），如图所示图2.检查算法并将算法与LEACH进行比较。络生命周期的长度可以直接反映无线传感器网络的性能。此，我们比较和分析了该算法和LEACH算法各节点的平均能耗和生存能力。3是LEACH算法和算法的平均能耗图，说明了两种不同算法下的平均网络能耗和时间之间的关系。坐标表示匝数，纵坐标表示节点的平均能耗。
了方便起见，我们使用ACALEACH表示该算法。200个节点的总能量为100J，LEACH循环为450转，该节点已死，能量消耗为60J，此算法消耗的能量为12J，减少了此时为48J。耗为80 J，而相对于20 J，网络的性能得到了极大的提高。
群算法的自组织，动态和多径特性使其适用于无线传感器网络中广阔的路由前景。研究LEACH算法的基础上，提出了一种用于无线传感器网络蚁群的簇路由算法。算法具有以下特点：路由成本低，适应性强，支持多径传播。真分析表明，与LEACH算法相比，该算法在网络平均能耗方面具有很大的优势，并大大提高了其生命周期。
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