基于电量均衡的无线传感器网络分簇算法

为了延长无线传感器网络的生命期,针对节点能耗分布不均匀的问题,提出一种电量均衡的分簇算法.该算法将节点剩余能量作为构建分簇结构的依据,对剩余能量较少的节点赋予一定的约束,使之成为普通节点,并使电量多的节点成为簇头节点,均衡网络电量负载,解决了网络中部分低电量节点担任骨干节点而导致能耗的问题,从而有效延长了网络的生命期.仿真实验证明了该算法的有效性.     

一种半集中式低能耗自适应无线传感器网络成簇算法

基于对LEACH等算法的研究,提出一种半集中式,综合利用节点位置信息与剩余能量的无线传感器网络分簇及簇头选举算法。利用节点位置信息,在簇头选举阶段和传感数据传输阶段使用不同的拓扑划分,在尽可能选取剩余能量较高的节点作为簇头的前提下,能够既保证簇均匀分布,又尽量做到簇头在簇内处于相对中心位置,并且避免了成簇阶段的碰撞。仿真结果表明,该算法有效延长了网络生存周期,收集了更多的传感数据,并且适合大范围覆盖的传感器网络。     

无线传感网络中能耗均衡的混合通信算法研究

基于经典的低能耗自适应分簇算法(LEACH),提出了一种能耗均衡的混合通信算法(EEHCA).由基站根据节点剩余能量和簇头之间的距离选举簇头,节点用单跳模式和多跳模式交替与簇头进行通信且概率分别是p和1-p,从而使簇头的分布更均匀,节点的负载更均衡.仿真结果表明该算法有效地平衡了节点的能量消耗,在延长生命周期方面明显好于LEACH.     

无线传感器网络的自组织成簇算法

异构传感器网络是一种能量有限且分布不均衡的网络,负载均衡和能量有效是此网络路由算法的一个挑战。现提出的自组织成簇算法能够有效增加传感器网络的稳定周期,算法基于传感器节点的剩余能量和通讯能耗选择适合的簇头节点。与经典的成簇算法LEACH和SET比较,本算法能够更好实现负载均衡,并极大地提高传感器网络的稳定周期。     

基于改进遗传算法的服务器端负载均衡算法

在负载均衡技术中，负载调度方法是核心，它的好坏直接影响均衡系统的性能。提出一种基于改进遗传算法的服务器端负载均衡算法。该方法降低了服务器端请求的响应时间。提高了服务器端CPU的利用率。从而改善了系统性能。数据实例表明。该方法是可行的、正确的和有效的。     

无线传感器网络中基于剩余能量的联合选举动态成簇路由算法

针对无线传感器网络中突发事件监测等响应式网络应用,提出了一种基于能量的联合选举动态成簇算法。基于节点剩余能量,在事件区域内周期性地进行簇首选举,建立以簇首为根的簇树结构对事件区域内的数据进行搜集融合,从而减少网络中传输的数据量。仿真结果表明：该算法降低了节点平均能耗,具有良好的能量均衡效果,延长了网络生存时间。     

基于扇形分簇的无线传感器网络路由算法

无线传感网络中低功耗自适应聚类分簇(LEACH)路由算法等概率选取簇首节点,容易导致整个网络节点能量损耗出现极端化,减少网络生存时间。为此,提出一种针对簇首节点选取和分簇的改进LEACH算法。该算法把整个网络区域分为四个扇形区域,在每个区域内独立进行分簇路由;然后基站根据节点剩余能量和与基站的距离进行簇首节点选择,节点根据簇首节点和基站接收信号强度选择路由方式,以均衡网络能量消耗。仿真结果表明,改进LEACH算法的网络寿命是原有LEACH算法的150%,数据吞吐量提升了3倍。     

无线传感器网络能量均衡路由算法

设计了一种能量均衡的路由算法.路由的建立分两个阶段,在簇头建立阶段,让候选节点在覆盖范围内以剩余能量的多少和所处位置为标准来竞选簇头,以使簇头分布均匀,平衡网络覆盖;在通信阶段,根据簇头节点的剩余能量大小和其距离基站的远近,采用多跳的簇间通信方式建立路由,以此来降低簇头节点的通信负载.仿真结果表明该算法能够有效降低网络能耗和延长网络生存时间.     

基于遗传聚类的无线传感器负载均衡路由算法

通常的无线传感器分簇网络存在节点负载不均衡的问题。为均衡各节点能量消耗,延长网络生存周期,将K均值算法与遗传算法相结合,提出一种负载均衡的无线传感器网络路由算法,算法利用遗传算法的全局寻优能力以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实现了传感器网络节点自适应成簇与各节点负载均衡。仿真实验表明,该算法显著延长了网络寿命,相对于其他分簇路由算法,其网络生存时间延长了约43%。     

基于遗传聚类的无线传感器负载均衡路由算法

通常的无线传感器分簇网络存在节点负载不均衡的问题。为均衡各节点能量消耗,延长网络生存周期,将K均值算法与遗传算法相结合,提出一种负载均衡的无线传感器网络路由算法,算法利用遗传算法的全局寻优能力以克服传统K均值算法的局部性和对初始中心的敏感性,实现了传感器网络节点自适应成簇与各节点负载均衡。仿真实验表明,该算法显著延长了网络寿命,相对于其他分簇路由算法,其网络生存时间延长了约43%。     

无线传感器网络中基于自适应定时器策略的分簇算法

提出了一种适用于无线传感器网络的基于自适应定时器策略的分簇算法,该算法通过自适应调整节点的等待时间来保证较多电池能量的节点有更大的机会成为簇首.理论分析表明该算法不仅实现了系统的动态负载均衡,并且能够通过参数的设置确保簇首的均匀分布.仿真结果显示该算法有效地延长了系统生命,提高了网络的能耗效率.     

基于NAT-PT簇的集中式动态负载均衡的研究

为了实现NAT-PT簇的负载均衡分布,提出了以DNS—ALG为负载调度器的集中式动态负载均衡模式,给出了本模式的结构形式,设计并实现了一种综合考虑每个NAT—PT性能和当前负载情况的动态负载均衡算法。实验结果表明,用集中式动态负载均衡策略有效的解决了单一NAT-PT负载过重的问题,实现了负载均衡的目的。     

基于自适应遗传算法的WSNs分簇路由方法

在设计和部署无线传感网络的过程中,由于部署环境多变,节点能量有限,各节点传输数据时负载不均衡.因此,如何充分利用有限的能量来延长网络寿命,提高数据传输效率和算法的实时性成为了亟需解决的问题.本文针对上述问题提出了一种基于改进型自适应遗传算法的无线传感网络分簇路由协议IAGA-C(Improved Adaptive Genetic Algorithm-Clustering).该方法在分簇过程中,综合考虑了各节点与簇头节点间、簇头节点与基站间的距离以及各节点剩余能量三方面因素来进行簇头的选择.此外,为了提高分簇算法的实时性,本文改进了经典遗传算法的交叉和变异机制,在保证算法有效性的同时缩短了分簇过程所消耗的时间和能量.仿真结果表明,相比于其他协议,该方法在网络寿命、数据传输效率以及实时性等方面有较好的表现.     

应用于MPLS网络负载均衡的启发式自适应遗传算法研究

提出一种启发式自适应遗传优化算法，求解MPLS网络负载均衡问题。算法采用自然数编码，自适应的交叉变异算子，并融入启发式信息有效地提高了搜索效率。仿真结果证明算法是有效的，显著改善了传统SPF路由算法易于导致的网络流量分布不均衡的状况。     

无线局域网中的负载均衡技术

随着无线局域网扩展服务集中的终端（STA）的移动和无线信道的时变，各个接入点（AP）上的负载会出现差异，需要加强负载均衡，平衡各个AP的差异，以达到最大化的网络资源利用。无线局域网中的负载均衡算法可以采用STA／AP主控负载均衡或接入式／切换式负载均衡技术。在时分双工的时分同步码分多址（TD—SCDMA）系统中，由于系统在最小资源单位和媒体访问机制等方面的差异，负载均衡可以在小到时隙和码道，大到终端和小区等不同的级别上进行，体现码分多址（CDMA）和时分双工（TDD）的特点，具体方式更加灵活多样。     

基于拓扑控制的无线传感器网络节点负载均衡策略

无线传感器网络已成为当今的一个研究热点,由于无线传感器网络是一个能量受限网络,需要采取措施延长网络的正常使用寿命,负载均衡策略正是延长网络生命期的重要手段.本文介绍无线传感器网络中的节点负载问题,提出了一种基于拓扑控制的无线传感器网络节点负载均衡策略,有助于延长无线传感器网络的使用寿命.     

无线传感器网络中自适应动态簇维护

层次型分簇的网络体系结构在无线传感器网络中应用非常广泛,然而,这样的网络结构大多数需要对其周期性的维护。周期性簇维护会带来大量的不必要的能量消耗,而传感器节点的能量是极其有限的。因此,本文提出一种非周期性的自适应动态簇维护方案,即在通信过程中,如果某个簇受到攻击,那么簇维护就仅仅在受到攻击的簇内进行,其它的簇依然维持原来的工作状态。由于该方案打破了周期性簇维护的思想,引入了谁受到攻击谁就进行维护的思想,所以减少了网络中的能量消耗,均衡了网络通信负载。     

基于抽样估计的能量异构无线传感器网络分簇算法

提出一种基于抽样估计的能量异构无线传感器网络分簇算法.采取对网络中节点抽样的办法估计出网络中的平均剩余能量,节点根据剩余能量与网络平均能量的比例来进行簇首竞争,使簇首选择更加合理.仿真实验表明:该算法可以更好地实现负载均衡,延长的网络生存时间.