基于改进BIRCH的双簇首WSN能耗优化研究

传统无线传感器网络动态路由算法在进行簇的划分及簇首的选举时,仅分别进行二维和三维因素的考量。针对这些问题,首先,通过引入改进的BIRCH聚类算法,将簇划分依据优化至三维;同时,通过不均匀的簇划分,解决均匀分簇可能引发的"热点"问题。其次,引入多维双簇首策略,将现存的内外通信双簇首节点的选取机制由三维向四维优化,并针对内外簇首工作特性的不同采用相应的选取策略。经仿真实验验证,所提算法相较于对比算法在网络生命周期和节点能耗均衡性上,均实现了一定的提高。     

基于能耗和距离的WSN分簇路由算法

本文针对LEACH算法中没有考虑簇头间能耗均衡和远离基站簇头过早失效的问题,提出一种基于能耗和距离的WSN分簇路由算法。仿真结果显示,该算法能有效克服LEACH存在的这两个缺陷,有效提高网络生命期。     

基于细胞膜优化算法的WSN分簇协议研究

针对无线传感器网络能量受约束的问题,为实现节点均衡能耗,平衡网络簇头分布,并最大限度地延长网络寿命,提出一种基于细胞膜优化算法的无线传感器网络能量均衡分簇协议。细胞膜优化算法具有良好的全局寻优和快速收敛能力,通过浓度与能量因素对节点进行划分,并结合距离因素完成全局均衡分簇,能够解决传感器网络中簇头分布不均匀、全局能耗不均衡等问题。实验结果表明,该协议具有对无线传感器网络进行快速全局均衡分簇的能力,且与LEACH算法和LEAH-C算法相比,在均衡节点能耗和延长网络生存周期等方面具有更好的性能。     

WSN中能耗均衡的非均匀分簇路由算法

针对无线传感器网络中能耗不均衡、生命周期短的问题,提出WSN中能耗均衡的非均匀分簇路由算法。通过改进的K均值算法进行非均匀分簇,引入双簇首减轻簇首通信压力;利用基尼系数衡量簇内节点的能耗均衡性,以动态权值调整影响副簇首竞选的因素;簇间采用单跳和多跳相结合的传输方式,将剩余能量、传输距离、转发次数和节点数作为中继节点选择的依据,均衡簇间传输能耗。仿真结果表明,相比LEACH和EBRAA算法,提出算法能有效均衡节点能耗,延长生命周期和提高吞吐量。     

一种聚类区域自适应调整的WSN能耗均衡分簇算法

详细分析LEACH协议,针对LEACH协议随机产生簇头导致网络中出现局部区域簇头分布不均、簇的规模不一、整个网络能耗不均衡、网络寿命缩短等问题,提出了一种聚类区域自适应调整的WSN能耗均衡分簇算法。在算法的选举簇头阶段,将节点剩余能量、备选簇头与邻居簇头的间距相结合作为判据参数;在成簇阶段,将节点预加入的簇头到基站的距离考虑在内,比较多个数据流向,采用节能最优路径策略。仿真结果表明,该协议能够有效均衡网络各节点能耗,显著延长了网络生存时间。     

基于能耗均衡的WSN多跳分簇路由算法

提出一种基于能耗均衡的无线传感器网络多跳分簇路由算法。该算法依据能量因子参数和节点能耗比来优选簇首,采用基于复合距离的入簇方式和分簇规模约束机制管理普通节点,并采用基于节点能量和地理位置的簇间多跳通信方式控制数据的稳定传输。仿真结果表明,与LEACH等协议相比,该算法能有效延长网络生存周期,稳定期的持续时间提高41%~146%,进入MND阶段的轮数提高70.6%~239.7%,网络总能耗减少48.1%~62.2%,具有较高的可行性和稳定性。     

基于能量与能耗速度的WSN分簇算法

无线传感器网络的最大局限是能量有限.为了高效利用网络能量、均衡网络负载,提出了一种基于能量与能耗速度的分簇算法.其中节点能耗速度是一个带有能耗预测信息的参量,利用它可以更有效地优化簇头选择与簇规模,该算法根据这两个参数来优化簇头的选择,能有效地延长节点的生存时间;同时,根据簇头节点与基站的距离、当前能量和能耗速度对簇规模进行约束和优化,进一步保证了簇之间的负载均衡.仿真实验表明改进后的算法有效地延长了网络的生存时间.     

基于粒子群优化的WSN非均匀分簇路由算法

分簇算法对大规模无线传感器网络(WSN)远程监控系统具有较好的节能性,簇首间通过多跳通信的方式将数据传送至基站,靠近基站的簇首由于需要转发大量其他簇首的数据而负载过重,可能因过早耗尽能量而失效,这将导致整个网络分割。针对现有无线传感器网络分簇算法存在的能耗不均衡问题,提出一种基于粒子群优化的非均匀分簇算法(PSO-UCA)。它采用PSO算法将所有节点划分为多个规模大小非均匀的簇,靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇,因此靠近基站的簇首可为簇间的数据转发预留能量。仿真结果表明,与LEACH算法相比较,该分簇算法可使网络的生存时间延长30%。     

基于移动Agent的WSN多层分簇算法

针对无线传感网分簇中每轮节点能耗不均衡的问题,提出一种基于移动Agent的多层分簇(MABMC)算法.构建多层分簇能量模型,采用移动Agent技术选举每轮簇头并收集数据.仿真实验结果表明,与能量有效的多层分簇算法和低功耗自适应集簇分层型算法相比,该算法可减少网络每层轮数的能耗,提高能耗均衡度,延长网络生命周期.     

基于非均匀分簇的WSN双簇头路由算法

针对无线传感器网络中多跳通信造成的“热区”问题,改进EEUC路由协议,提出基于非均匀分簇的WSN双簇头路由算法。将数据监测区域分为近区与远区,各区域的簇内可产生主副两个簇头,近区的副簇头负责转发数据,以分担主簇头的能耗;远区的副簇头负责采集数据和融合数据,以减少簇内节点通信代价。仿真结果表明,与LEACH和EEUC算法相比,所提算法网络生存期分别延长了22.9%和10.1%,平均能量消耗减少了29.3%和8.6%,有效地均衡了网络负载,延长了网络的生命周期。     

基于改进萤火虫聚类的异构WSNs能耗优化路由算法

针对随机分簇算法未考虑节点位置和对节点能量利用不充分的问题,提出了一种基于改进萤火虫聚类的异构无线传感器网络能耗优化路由算法(IFCEER)。该算法将改进萤火虫聚类算法用到高能节点分簇中,在时间充裕的数据传输阶段预测与聚类中心和基站等位置相关的主副簇头,进而形成结构紧密的全局最优簇集合,避免簇头可能集中于局部区域造成簇半径随意扩大的缺点,平衡了异构节点的能耗,降低了频繁重新聚类消耗能量的风险。仿真实验结果显示：与原有算法相比,在自由空间模型主导的100m×100m监测环境和多路径衰减模型主导的 300m×300m监测环境中,网络内第一个节点死亡时间分别延迟43%到225%;随着节点间传输距离的增加,300m×300m 监测环境能耗减少达到60%。     

基于改进混沌萤火虫算法的云计算资源调度

为提高云计算资源的利用率,保持负载平衡,提出一种基于改进混沌萤火虫算法的云计算资源调度模型。从任务的完成时间、完成效率、完成安全性3个方面建立云计算资源调度模型,在萤火虫算法中引入混沌算法,通过对个体进行扰动,加快收敛速度,降低局部最优的概率,并引入拉格朗日松弛函数改进云计算模型。基于Cloudsim的仿真实验结果表明,该算法能有效避免资源分配的不均衡,缩短任务完成时间,提高系统的整体处理能力。     

基于DPSO的智能WSN分簇路由算法

主要针对无线传感网络经典分簇协议LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)中存在的三个使能量消耗过大的问题,提出了一种新的智能无线传感网络分簇路由算法DPSO-CR(Discrete Particle Swarm Optimization-Clustering Rou...     

WSN中基于分簇的实时传输算法

采用跨层技术,提出一种无线传感器网络(WSN)中基于分簇的实时传输算法。在WSN中找出簇头到基站的多条优化路径,采用基于平均队列长度的拥塞控制方法,在这些路径中找出一条耗能最小且实时性最优的路径,并沿着该路径将数据传送到基站。仿真分析表明,该算法能满足网络的实时性需求,并能有效进行拥塞控制。     

基于便利因子的WSN簇生成算法

为提高生成簇的灵活性,在无线传感器网络中,提出基于便利因子的簇生成算法。与产生簇头来形成簇结构的传统簇生成算法不同,该算法结合节点的便利因子进行组簇形成完整的簇结构,其簇内和簇间采用多跳通信。仿真结果表明,该算法消耗能量较少,适用于节点密度较小、规模较大的网络。     

基于便利因子的WSN簇生成算法

为提高生成簇的灵活性,在无线传感器网络中,提出基于便利因子的簇生成算法。与产生簇头来形成簇结构的传统簇生成算法不同,该算法结合节点的便利因子进行组簇形成完整的簇结构,其簇内和簇间采用多跳通信。仿真结果表明,该算法消耗能量较少,适用于节点密度较小、规模较大的网络。     

基于Memetic算法的WSN分簇协议的研究 *

针对无线传感器网络的寿命和覆盖优化,提出了一种基于Memetic算法和节点休眠-唤醒调度策略的复合文化基因聚类协议(Composite Memetic Algorithm Clustering Protocol,CMACP)。算法首先运行文化基因算法初始化需要激活的节点并规划相邻冗余节点,其中遗传算法和局部搜索算法能保障得到最优的初始节点分布。随着网络的运行,当某个节点因能量耗尽而丢失覆盖目标时,休眠调度策略选择激活最优相邻节点弥补覆盖漏洞。仿真实验表明,与其他WSN分簇协议相比,CMACP能较好的延长WSN稳定周期生存时间,并且提高WSN对感知区域的覆盖能力。     

WSN中基于能量均衡的优化覆盖算法

针对无线传感器网络中覆盖保持的节点调度算法存在的利用率低、能量不均衡问题,提出一种改进的算法,将网络节点划分为若干个相异的节点集合,根据集合平均能量设置一个权值,通过权值大小选取合适的节点集合进行工作,从而均衡节点能量、延长网络的生命期。通过模拟仿真实验证明了算法的有效性。     

基于最高连接度的WSN交叠分簇算法

本文对无线传感器网络的分簇算法进行了研究,提出了一种分簇算法.该算法将网络分成若干个相互交叠的簇,从而产生网关节点,并利用连通支配集理论优化网络的拓扑结构,选取剩余能量值高的网关节点成为支配节点作为,均衡了网络的负栽和能量消耗,达到了延长网络生命时间的目的.