无线传感器网络簇头优化分簇算法及其性能仿真

基于对LEACH等算法的研究,提出一种传感器网络分簇算法——簇头优化分簇算法。它将节点周期性划分为数个在地理位置上分布均匀的“临时簇”,然后分别在每个临时簇内选择簇头;簇头选择时,遵循保护最低能量节点的原则,即要求所选簇头尽量靠近剩余能量最低的节点。仿真结果表明,与LEACH相比较,该算法能保证簇头较均匀分布在网络中,推迟第一个死亡节点出现的时间,同时也提高了基站接收的数据量。     

基于减法聚类的无线传感器网络分簇路由算法

在LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）算法的基础上,提出一种基于减法聚类的 无线传感器网络分簇路由算法SCC（Subtractive Clustering based Clustering routing algorithm for wireless sensor networks）．在SCC 中,簇头的选择采用减法聚类的方法,使簇头节点在节点密集处产生;在簇形成算法中,修 正了现有的非簇头节点的归属机制,将能量消耗平均分配到整个网络中．仿真实验表明,SCC 算法不但可以 得到合理的簇头节点分布,推迟第一个节点死亡时间,而且延长了网络生命周期,使节点能耗均衡．     

一种节能的无线传感器网络分簇算法

针对低功耗自适应聚类层次算法存在的能量问题和簇头瓶颈问题,提出一种节能的无线传感器网络分簇算法,在簇头的选择过程中利用节点能量、邻节点数等参数设置节点当选簇头的优先度,使簇头的分布更均匀。在簇的组建过程中设置能量阈值作为簇的重建条件,减小簇的重建频率,同时采用单跳与多跳结合的数据传输模型,解决网络中的热点、热区问题。仿真实验结果表明,该算法能够有效利用能量,提高网络的稳定性,均衡网络的能量消耗,延长网络寿命,使网络具有更好的延展性、收敛性和安全性。     

一种基于遗传聚类的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络(WSNs)存在负载能量不平衡的问题,为实现传感器网络能耗均衡、最大化延长网络周期,提出一种基于遗传模糊聚类算法的WSNs分簇算法。在该算法中,用遗传算法(GA)优化模糊聚类算法,改进模糊聚类算法对初始值敏感的问题,形成节点位置的最优分簇。仿真结果表明:无论传感器节点如何分布,与FCM相比,该算法每次都收敛到最优目标函数值,每次分簇结果都相同,其分簇效果要优于FCM。     

无线传感器网络的节能分布式分簇算法

针对无线传感器网络的异构特性,提出一种能量有效的分布式分簇算法EEDC。预先选择剩余能量较多的节点作为竞争簇头的候选簇头节点,以簇内通信代价作为候选节点竞争最终簇头的竞争参数,选择剩余能量高且通信代价低的节点作为最终的簇头节点。理论分析与仿真实验证明,EEDC能产生均匀分布的簇头集合,有效延长网络寿命。     

基于分簇算法的传感器网络大数据传输优化方法

为解决由于传感器网络中节点距离长、部署复杂程度高,导致数据传输不稳定、耗能大的问题,提出了基于分簇算法的传感器网络大数据传输优化方法。结合传感器参数和覆盖范围计算出动态簇头和簇成员间距离,总结出最优动态簇头数量,提高能量利用率。通过最小路径法判定初始节点,计算直接传输及间接传输方式的节点能耗,根据二者对比结果选择耗能最小的传输路径,实现数据的传输优化。仿真分析结果表明,所提方法平均需要26次即可完成80个传感节点数据信息的传输工作,在传输轮数为160时传输节点数量为750,传感器耗能为260kwh。所提方法耗能更低、传输效率更快,在多个方面优化了大数据传输性能。     

无线传感器网络分簇优化算法

无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)是众多具有通信能力,计算能力和感知能力的传感器,在很多方面都有着广泛的应用。文章通过对目前WSN中层簇式分簇协议的研究,结合经典的LEACH协议,通过分析其优点和不足,在此基础上提出了一种基于C-均值聚类算法(C-MCA)的WSN节点传感器数据的分组策略,并采用基于冗余度的方法来实现多跳路由,优化了传输路径,并节省了传输能耗。最后通过实验仿真验证了其优越性。     

无线传感器网络备份路径分簇算法

在路由协议中利用分簇技术可以提高无线传感器网络的可扩展性。针对无线传感器网络(WSN)中分簇算法的不足,提出了基于备份节点策略的EDC算法,传感器节点在其簇头失效后仍可以通过其备份路径传输数据。通过OMNeT++平台上的仿真实验表明,EDC在网络重建时间、失效节点数量较其他WSN协议有明显的改善。     

依托路由规则的自适应能量优化分簇无线传感器网络路由算法

针对分簇无线传感器网络中节点能量负载不均衡导致簇头在任务较多的情况下过早死亡,以及路由能量损耗较大等问题,提出一种自适应能量优化分簇的路由算法。在簇头选举和竞争半径的计算上通过权衡系数充分考虑了竞选节点的剩余能量与距离情况,延长了簇头的生命周期。以路由规则的形式来制定簇头间转发数据是采用单跳路由还是多跳路由,在保证簇头不会过早死亡的情况下最大化减少路由的能量损耗。实验仿真结果表明,自适应能量优化分簇的路由算法可以延长网络节点的生命周期,减少能量损耗。     

基于能量均衡的无线传感器网络分簇路由协议

针对当前无线路由协议的能量和簇头瓶颈问题,以延长网络生存时间和提高能量利用率为目标,提出一种能量均衡无线传感器网络分簇路由协议。首先根据能量消耗最小原则,得出最优簇头数目,并按区域划分为簇,然后通过节点剩余能量和通信代价2个参数选取簇头,并且动态地轮换簇头,最后进行仿真实验。仿真结果表明,相对于其它改进LEACH协议,本协议有效地减少能量消耗,明显增加了网络节点存活率。     

一种新的复杂网络聚类算法

揭示网络簇结构的复杂网络聚类方法研究具有重要的理论意义和应用价值。应用两种谱方法将复杂网络簇结构发现问题转换为空间数据聚类问题,并将粒子群聚类算法应用到对复杂网络簇结构的探测,提出了两种新的结合粒子群聚类的复杂网络簇结构探测算法。最后在两类复杂网络上进行实验并对实验结果进行了比较分析,提出的新算法在聚类准确性方面效果更好。     

基于模糊逻辑推理的WSNs非均匀分簇算法

为了进一步降低无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)能耗,拓延网络寿命,提出了基于模糊逻辑推理的WSNs非均匀分簇算法,记为DUCF.DUCF算法充分考虑了节点剩余能量、节点度以及离基站距离.根据经验制定模糊规则,通过模糊推理系统得到节点当选为簇头的几率和簇尺寸.DUCF算法形成非均匀簇,进而平衡簇头间的能量消耗.仿真结果表明,DUCF算法在网络寿命、能量消耗方面的性能优于LEACH、CHEF和EAUCF算法.     

无线传感器网络能量均衡的多sink分簇路由算法

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限以及节点能耗不均衡的问题,提出了一种基于能量均衡的多sink分簇路由算法（EBMCR）。该算法在簇头选择阶段,综合考虑了节点的剩余能量级和节点到sink的距离等因素选择簇头节点;在簇间通信过程,采用多跳传输的方式,综合考虑了路径能量消耗、路径最小剩余能量和节点到sink的跳数等因素,选择节点到多个sink的最优路径。仿真结果表明,该算法能够有效地均衡网络能量,延长网络生命周期。     

一种能量均衡的WSN多级分簇路由算法

通过分析无线传感器网络分簇路由协议中簇首选择不合理和网络负载不均衡的问题,提出一种能耗均衡的多级分簇算法,簇首通过分析已学习到的周围网络数据作出较优决策。在簇首选举方面,综合考虑了节点剩余能量和相对节点密度,选择出合适的簇首;路由方面,运用贪婪算法选择较优簇内通信方案,为簇间数据转发预留能量;簇首对死亡节点能及时发现和广播死亡信息,更好地维护网络运行。仿真和分析结果表明,该算法能选出更为合理的簇首,更有效地均衡了网络负载,显著延长了网络寿命。     

粒子寻优和最小生成树聚类下的WSN能量优化

为了均衡分簇无线传感器网络节点能量负载,提高网络的能量利用效率,提出了一种粒子寻优和最小生成树聚类规则的能量优化算法（OMST）。该算法为了使得簇头的能量负载能够得到均衡,采用基于粒子寻优的方法来进行适应值求解,通过适应值对比来求得最佳簇头,以减少簇内节点的传输能耗。同时,提出一种最小生成树聚类规则的簇首数量选择方法,该方法基于剩余能量和距离因素来选择最优的簇首数量,在保证数据传输质量的同时最小化网络总能量的消耗量。仿真结果表明,相比一种新型差分进化的无线传感器网络聚类算法和多层节能及距离感知的无线传感器网络聚类算法,OMST算法的节点平均能量效率分别提高了16.7%和6.4%,网络节点存活数量分别提高了24.1%和13.7%。     

基于簇头分级的改进非均匀分簇算法

针对无线传感器网络非均匀成簇路由中频繁的簇头轮换带来的簇内以及簇间广播开销对传感器网络生存周期的缩短,提出了一种基于簇头分级的改进的非均匀成簇算法（CHCI）,利用簇内节点能量构建了节点的分级模型,将节点分为主要簇头（PCH）,次要簇头（SCH）及簇内成员节点（CM）,为PCH设置了重选因子。结合二次规划问题为SCH选择了最佳中继路径降低节点能耗,延长PCH的重选时间。仿真结果表明,CHCI算法比经典LEACH算法以及非均匀成簇的EEUC算法,延长了网络的生存时间。     

一种新型能耗优化的无线传感器网络成簇算法

能量消耗一直是限制WSN广泛应用的热门问题之一,能源容量的大小对各个传感器节点产生重要的影响.针对WSN中能耗过快,以及网络区域内能量消耗不均衡而导致的网络生命周期缩短的问题,同时为了提高WSN的能量利用率,提出了一种新型能耗优化的无线传感器网络非均匀成簇算法(UCNE).该算法首先根据节点的历史能耗来竞选簇头节点,将整个网络划分为不均匀的簇群从而平衡簇内节点通信与簇间节点通信的能耗.其次设立新的能量阈值作为网络重新分簇的标准,减少了频繁分簇造成的不必要的控制消息能耗.最后为了降低簇头节点的负担,竞选副簇头节点作为中继转发节点转发主簇头加工的数据并根据权值选择向前向簇头节点传递数据.通过对比相关协议,UCNE协议在平衡网络能耗,延长网络寿命方面表现更优.     

一种基于时间延迟机制的WSNs非均匀分簇算法

为减少无线传感器网络分簇路由协议中节点竞争簇首时多余的能耗,解决簇首能耗不均的问题,提出一种基于时间延迟机制的非均匀分簇算法。该算法使能量较多的节点被优先选为簇首,并提出了簇首竞争半径的计算方法,确保其数目稳定且位置均匀分布。成簇过程中,节点根据最小消费函数选择簇首,簇内成员加入时考虑簇首能量、二者距离以及簇首和汇聚节点角度等因素来均衡簇首能耗。仿真结果表明:算法能有效地均衡节点能耗,延长网络寿命,分别比CHTD和EEUC算法延长了35.1%和12.9%。     

JOCP: A jointly optimized clustering protocol for industrial wireless sensor networks using double-layer selection evolutionary algorithm

Industrial Wireless Sensor Networks (IWSNs) have gained significant popularity for their ability to improve plant productivity and production efficiency through self-organization and rapid deployment. However, the challenge of achieving reliable and sustainable data transmission remains due to the large amount of heterogeneous data generated by large-scale IWSNs. In this paper, we present a systematic approach that addresses this challenge by focusing on data transmission clustering strategies, optimal cluster head selection, and routing design. We propose a novel Jointly Optimized Clustering Protocol (JOCP), which enhances cluster head selection by considering multiple critical factors that impact the IWSN life cycle. JOCP incorporates two key modules: the many-objective clustering model and the double-layer selection evolutionary algorithm. Specifically, the many-objective clustering model considers cluster head selection from different perspectives, including maximum node survival cycle, minimum node distance, minimum network overall energy consumption, and balanced cluster energy consumption, with the aim of extending the network life cycle. Additionally, the double-layer selection evolutionary algorithm optimizes the many-objective clustering model to select appropriate cluster heads. Through performance verification, we demonstrate that the JOCP protocol effectively enhances the network life cycle and increases the number of surviving nodes compared to baseline clustering algorithms. Our research provides a comprehensive solution to the challenges associated with reliable and sustainable data transmission in large-scale IWSNs, highlighting the potential for improved performance in industrial applications.