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改进的无线传感器XX络簇首选择策略及其路由算法0引言在无线传感器XX络（Wireless Sensor Network，WSN）[1-3]的诸多研究内容中，能量高效的路由技术是一个重要的研究热点。
在分簇路由协议[4-5]中，由于簇首除了除了承担本簇节点的数据收集与发送任务，还需要承担其他簇信息的中继任务，这必定导致簇首节点的能量消耗过快，从而引起能量黑洞问题。
目前，已有相关文献提出了相应的改进措施。
文献[6-9]针对簇首节点过早死亡引起的能量黑洞问题，从分簇结构上进行了改进。
李成法等主要是根据候选簇首与Sink 节点之间的距离，设置不同的候选簇首竞争半径，从而使得靠近Sink节点的簇较小，而远离Sink节点的簇较大。
这样靠近Sink 节点的簇中簇首用于本簇数据处理的能量较少，而为簇间数据的中继预留了能量。
但其候选簇首的选择和低功耗自适应分层路由协议LECH [10]相同，由随机数决定，不能保证候选簇首的能量最优。
吴小兵等考虑节点的不均匀分布来解决能量黑洞问题。
曾志文等和Song等从簇能量消耗角度出发，给出了节点能耗计算公式，并提出了调整节点发射功率，从而得到不同的簇，簇的分布和李成法的相同，且簇的划分过程过于复杂。
文献[11-16]针对簇首节点过早死亡引起的能量黑洞问题，从簇首选择与更换上进行改进。
目前簇首的选择一般考虑以下几个方面的因素：1）节点的剩余能量[11-13]；2）簇首的位置分布[12，14]和“临时簇”；3）簇内通信代价[13]和簇首的冗余[15-16]。
LECH协议[10]完全由随机数选择簇首，使得簇首的选择并不合理；DCHS算法[11]（Deterministic Clusterhed Selection）在LECH的随机数的基础上考虑了剩余能量因素；LECHC协议[12]（LECHCentrlized）考虑了节点的地理位置和剩余能量信息，由Sink节点决定是否当选为簇首；HEED协议[13]（Hybrid EnergyEfficient Distributed clustering）和文献[14]不仅考虑了节点的剩余能量，而且考虑了簇内通信代价，从而选择剩余能量多且簇内通信代价下的节点作为簇首。
基于最优簇数和改进引力搜索的WSN路由算法李新春;高佰胜【摘要】In order to improve the energy efficiency of Wireless Sensor Network (WSN),a WSN routing algorithm based on Optimal Number of Clusters and Improved Gravitational Search (ONCIGS) wasproposed.Firstly,the optimal number of clusters was calculated according to the idea of uneven clustering,and the improved AGglomerative NESting (AGNES)algorithm was adopted to realize the reasonable clustering of network.Secondly,reverse learning mechanism and elite strategy were introduced into the gravitational search algorithm,and the force was adjusted adaptively based on population density to improve the search precision and speed up the convergence.Then,the standard deviation of residual energy of cluster heads was taken as the objective function to search the energy-balanced inter-cluster data forwarding path.The experimental results show that,compared with the Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) routing algorithm and Distributed Energy Balanced Unequal Clustering (DEBUC) routing algorithm,the network life cycle of the proposed ONCIGS is prolonged by 41.94％ and 5.77％respectively under the network scale of 100 m × 100 m,and it is prolonged by 76.60％ and 7.82％respectively under the network scale of 200 m × 200 m.The proposed ONCIGS can effectively prolong network lifetime and improve energy efficiency.%为了提高无线传感器网络(WSN)的能量利用效率,提出一种基于最优簇数和改进引力搜索的WSN路由算法(ONCIGS).首先,根据非均匀分簇的思想计算最优簇数,并采用改进的凝聚嵌套(AGNES)算法实现网络的合理分簇;其次,将反向学习机制和精英策略思想引入到引力搜索算法中,并基于种群密度对作用力进行自适应调整,以提高搜索精度,加快收敛;然后,将簇头剩余能量的标准差作为目标函数,搜索能量均衡的簇间数据转发路径.实验结果表明,相比低功耗自适应集簇分层型(LEACH)路由算法和分布式能量均衡非均匀成簇(DEBUC)路由算法,ONCIGS在100 m×100 m网络规模下将网络生命周期分别延长41.94％和5.77％,在200 m×200 m网络规模下分别延长76.60％和7.82％.ONCIGS能够有效地延长网络寿命,提高能量效率.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2017(037)012【总页数】7页(P3374-3380)【关键词】无线传感器网络;非均匀分簇;引力搜索;网络能耗;生命周期【作者】李新春;高佰胜【作者单位】辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105;辽宁工程技术大学研究生院,辽宁葫芦岛125105【正文语种】中文【中图分类】TP393.04信息技术、集成电路及传感器等技术的迅猛发展，使得价廉、功耗低、体积微小并具备一定计算、感知、存储及通信能力的设备得以实现，并且部署于各种物理环境之中，形成了无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)。
基于遗传算法的无线传感器网络节点部署优化研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种将传感器节点通过无线通信方式连接形成的网络体系，可以用于实现对大范围的环境、目标或特定状况的监听、监测和控制，被广泛应用于农业、工业、安全、医疗等众多领域。
在无线传感器网络中，节点部署优化是一个重要的问题，它涉及到网络能源消耗、网络响应速度、网络稳定性等方面的问题。
传统的无线传感器网络节点部署通常采用人工选择节点位置的方式，但是这种方式存在以下问题：首先，人工选择节点位置需要大量的人力、物力和时间成本，这在大规模部署的场景下几乎不可行；其次，人类思考方式受到其认知能力的限制，难以准确预测网络的性能，这会导致节点部署方案存在一定的局限性。
为了解决传统节点部署方式的问题，研究者们引入了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）来解决节点部署的优化问题。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的数学优化方法，它通过模拟进化过程中的自然选择、交叉和变异等步骤来寻找最优解，具有全局搜索、自适应搜索等特点。
使用遗传算法进行无线传感器网络节点部署，主要包括以下步骤：（1）编码初始种群：将每个节点的位置编码成遗传算法能处理的二进制串，以此构造种群。
（2）适应度评价：以节点的覆盖范围和网络连通度为优化目标，利用数学模型计算出各个个体的适应度值。
（3）选择操作：采用轮盘赌选择、竞技选择等机制，按照适应度大小选择优秀的个体进入下一代。
（4）交叉操作：对选中的个体进行交叉运算，生成新的后代个体。
（5）变异操作：在新生个体中随机选择某些位进行变异，增加种群的多样性。
（6）更新种群：使用新的个体替代部分原来的个体，更新种群。
（7）判断终止条件：根据指定的终止准则，判断是否达到了终止条件，如果没有，返回第（2）步；如果达到，输出最优解。
在实现无线传感器网络节点部署优化时，遗传算法可用于优化节点布置、协调路由、网络构建等方面，可以使节点覆盖范围更广、网络性能更稳定，提高了无线传感器网络的适应性和灵活性，适用于更广范围的应用场景。
wsn中基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议在无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）中扮演着重要的角色。
本文将详细介绍这种协议，包括其原理、优势和应用场景。
一、引言WSN是由大量的分布式传感器节点组成的网络，用于实时监测和收集环境信息。
由于节点资源和能源有限，簇路由协议被广泛用于管理和优化网络的通信效率和能源消耗。
粒子群优化算法作为一种启发式搜索算法，已被广泛应用于解决复杂的优化问题。
本文主要关注应用于WSN中的粒子群优化算法，以提高分簇路由协议的性能。
二、改进粒子群优化算法改进粒子群优化算法（Improved Particle Swarm Optimization, IPSO）是对经典粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的改进和优化。
IPSO引入了新的搜索机制和参数调整策略，以提高算法的搜索能力和收敛速度。
以下是IPSO的关键改进之一：1. 多策略参数调整：通过引入多个参数调整策略，IPSO能够自适应地选择适合当前搜索状态的参数，从而提高搜索效率。
例如，使用不同的权重因子来平衡粒子的速度和位置更新，以避免陷入局部最优解。
2. 精英粒子保留策略：IPSO引入了精英粒子的概念，将历史最优粒子的信息传递给下一代，以引导搜索过程朝着更优解的方向进行。
这种策略能够有效避免解的退化，并提高算法的收敛速度。
3. 重启策略：IPSO在搜索过程中，通过定期重启一部分粒子的位置，以增加搜索空间的探索能力。
这种策略能够避免算法陷入局部最优解，提高全局搜索能力。
三、基于IPSO的分簇路由协议基于IPSO的分簇路由协议结合了IPSO算法和分簇路由协议的优势，以提高无线传感器网络的能源利用率和通信效率。
以下是该协议的关键特点：1. 簇首选择机制：该协议根据节点的能量状况和距离信息，利用IPSO算法选择合适的簇首节点。
遗传算法优化无线网络资源分配策略研究引言无线网络资源分配是提高网络性能和用户体验的重要手段，针对不同的应用场景选择不同的资源分配策略，可以有效地降低网络拥塞和通信延迟，提高数据传输速率和网络可靠性。
由于无线信道的时变性、多径效应和随机性，使得资源分配策略设计具备一定的复杂性和局限性，同时传统的优化算法（如线性规划、动态规划等）难以满足实时性和适应性的要求。
遗传算法是一种基于生物进化思想的全局优化算法，具有高效性和可扩展性，具备优秀的搜索能力，可以应用于多种智能优化问题，并在无线网络资源分配中展现了良好的表现。
本文将以遗传算法为优化工具，研究无线网络资源分配策略的优化问题，为提高网络性能和用户体验提供一定的技术支持。
第一章研究背景和意义1.1 无线网络资源分配的研究背景随着无线通信技术的快速发展和人们对通信需求不断增强，无线网络的容量和性能面临着越来越大的挑战。
资源分配是无线通信系统中一项关键的技术，直接影响到网络性能和用户体验。
如何合理地利用有限的无线资源，提高无线网络的容量和可靠性，是无线资源分配研究的主要目标。
1.2 无线网络资源分配的研究意义对无线网络资源分配策略的优化研究，旨在提高网络性能和用户体验，减少通信延迟和丢包率，最大化频谱利用率和用户吞吐量。
同时，无线网络资源分配的优化也可以减少资源浪费，降低通信成本，为网络的节能减排和可持续发展做出贡献。
此外，无线资源分配的优化也具有广泛的应用前景，涉及到无线通信、物联网、智能交通、医疗健康等领域。
第二章相关工作综述2.1 无线网络资源分配的现有技术目前，无线网络资源分配的主要技术包括频率分配、功率控制、码率分配、路由优化等。
其中，频率分配是无线网络资源分配中研究最早和最为成熟的一种技术，可以有效地解决频谱资源竞争和干扰等问题。
但是，在高密度网络中，频率分配的效果会逐渐降低。
功率控制和码率分配是控制无线信道传输质量和功率消耗的关键技术，可以有效地提高网络容量和可靠性。
遗传算法在无线传感网络中的路由优化研究1. 引言无线传感网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量的低成本、微型的传感器节点组成的自组织网络。
这些传感器节点能够感知、处理和传输环境中的信息，广泛应用于环境监测、农业、医疗等领域。
在无线传感网络中，路由算法的选择对网络性能和能源消耗至关重要。
遗传算法作为一种基于仿生学思想的优化算法，逐渐被引入到无线传感网络的路由优化研究中。
2. 无线传感网络的路由问题无线传感网络中的路由问题主要包括路由协议的选择、路由路径的构建和维护。
传统的路由算法通常基于节点距离和拓扑结构来选择最短路径，但是这种方法没有考虑节点能量以及网络拓扑的动态变化。
由于节点间通信能耗较大，传感器节点能源有限，因此如何通过优化路由算法，延长整个网络的生命周期成为一项重要的研究内容。
3. 遗传算法原理及应用遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟遗传算子（交叉、变异、选择）对解空间进行搜索，逐步优化得到较优解。
遗传算法具有全局搜索能力、自适应和并行计算等优点，广泛应用于车辆路径规划、电力系统优化等领域。
在无线传感网络中，遗传算法可以用于路由路径的选择，以降低能量消耗和延长网络寿命。
4. 遗传算法在无线传感网络中的应用4.1 路由路径选择通过遗传算法，可以根据节点能量情况、网络拓扑结构以及通信质量等因素，选择节点之间的最优传输路径。
遗传算法可以在保证数据传输成功率的前提下，尽可能选择能量消耗较低的路径，从而减小网络能耗。
4.2 路由协议的优化遗传算法还可以用于优化无线传感网络中常用的路由协议，如LEACH、PEGASIS等。
通过遗传算法的迭代优化过程，可以对路由协议中的参数进行优化，使得路由协议更适应具体的应用场景。
4.3 预测节点能量通过对传感器节点能量的预测，可以更加准确地选择合适的传输路径。
遗传算法可以通过对历史数据的分析和预测，准确预测节点能量的消耗情况，从而选择最优的传输路径。
《基于改进K-means和WOA的WSN路由算法》一、引言无线传感器网络（WSN）是一种由大量低功耗、低成本、多功能的无线传感器节点组成的网络系统，用于实现特定空间范围内的实时感知和检测任务。
随着WSN在多个领域的广泛应用，其路由算法的优化问题变得尤为重要。
本文提出了一种基于改进K-means和鲸鱼优化算法（WOA）的WSN路由算法，旨在提高网络性能，延长网络生命周期。
二、背景与相关技术K-means算法是一种经典的聚类算法，具有简单、快速、易于实现等优点，被广泛应用于数据聚类和分类任务中。
然而，在WSN路由中，传统K-means算法往往难以处理节点动态变化和网络拓扑结构复杂等问题。
因此，对K-means算法进行改进，以提高其在WSN路由中的适用性是必要的。
鲸鱼优化算法（WOA）是一种新兴的优化算法，具有全局搜索能力强、参数设置简单等特点。
它能够在多维空间中寻找到最优解，对于解决WSN路由中的优化问题具有很好的潜力。
三、算法设计（一）改进K-means算法针对传统K-means算法在WSN路由中的不足，本文提出了一种基于密度的改进K-means算法。
该算法通过引入节点密度和通信质量等指标，对聚类中心进行动态调整，以适应网络中节点动态变化和拓扑结构的变化。
同时，该算法还采用了一种基于局部信息的优化策略，以进一步提高聚类的准确性和效率。
（二）WOA优化WSN路由本文将WOA应用于WSN路由中，通过在多维空间中寻找到最优的路由路径，以实现网络性能的优化。
具体而言，我们首先将WSN路由问题转化为一个多目标优化问题，然后利用WOA的全局搜索能力，在解空间中寻找到最优的路由路径。
此外，我们还采用了一种自适应的步长调整策略，以进一步提高WOA的搜索效率和准确性。
四、算法实现与实验分析（一）算法实现本文所提出的基于改进K-means和WOA的WSN路由算法，可以在多种编程环境和平台上实现。
具体而言，我们采用Python 语言编写了算法的实现代码，并利用了相关WSN仿真工具进行实验验证。
