基于粒子群优化非均匀分簇路由算法

基于粒子群算法的计算机网络路由优化研究
张得生;李留青;陈萍
【期刊名称】《微型电脑应用》
【年(卷),期】2014(30)7
【摘要】针对计算机网络规模日益扩大所带来的网络路由优化问题,将其数学本质规划为NP问题,提出使用粒子群优化算法求得路由优化的近似最优解.同时,为了提高粒子群算法的性能引入了变异机制,使粒子群算法的进化速度得到明显提升.仿真实验表明,提出的方法可以在较短时间内得到路由优化的结果,具有较好的有效性和实用性.
【总页数】4页(P22-25)
【作者】张得生;李留青;陈萍
【作者单位】黄淮学院,驻马店463000;黄淮学院,驻马店463000;黄淮学院,驻马店463000
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.02
【相关文献】
1.基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究 [J], 王永恒
2.基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究 [J], 孟建东
3.基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究 [J], 叶华乔
4.基于改进粒子群算法的网络路由选择和CFA的优化研究 [J], 刘鑫;许福永;米翠
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5.基于改进蚁群算法的计算机网络路由优化研究 [J], 孟建东
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基于粒子群算法的无线传感器网络优化研究随着无线通信技术的不断发展，无线传感器网络在日常生活和工业生产中被广泛应用。

然而，无线传感器网络存在着能量消耗、网络拓扑结构不稳定和通信质量不稳定等问题。

在这个背景下，基于粒子群算法的无线传感器网络优化研究一直受人们的关注和研究。

一、无线传感器网络的优化问题无线传感器网络由大量的节点组成，每个节点可以感知到周围环境的信息并进行通信传递。

传感器节点之间的通信涉及到三个主要问题：网络的拓扑结构、通信协议和能量消耗。

其中能量消耗是无线传感器网络中最重要的问题之一，因为传感器节点一般是由电池供电，电池能量的消耗直接影响传感器网络的寿命。

在无线传感器网络中节点的位置是随机分布的，这导致了网络拓扑结构的不稳定。

为了保证传感器网络的稳定性，我们需要优化网络结构。

同时，传输数据也需要通过合理的通信协议来维护通信的可靠性，减少数据重传的次数，提高数据传输的成功率。

二、粒子群算法介绍粒子群算法是一种全局优化算法，它基于群体智能和邻域搜索技术。

该算法模拟了鸟类、鱼类等动物在群体中协同搜索食源和逃离危险的行为，引入随机变量来探索搜索空间，从而找到全局最优解。

在粒子群算法中，每个粒子都代表了一个潜在的解，而粒子的位置表示了解的搜索空间中的一个点。

同时，每个粒子都记录了自己到目前为止找到的最优解和该最优解的适应度值。

算法基于优化问题中的适应度函数来评估每个粒子的能力。

随着粒子的迭代，它们会不断地搜索更优解并更新自己的位置和速度。

此外，粒子还会与其邻域中的其他粒子交换信息以加速整个算法的收敛速度。

三、基于粒子群算法的无线传感器网络优化基于粒子群算法的优化方法可以用于改善无线传感器网络中的能量消耗、网络拓扑结构和通信质量等问题。

在这里，我们将具体阐述如何利用粒子群算法优化这些问题。

（1）能量消耗问题在无线传感器网络中，大量的传感器节点依靠电池供电，因此能量消耗是一个至关重要的问题。

为了优化网络的能量消耗，粒子群算法可以用来调整传感器节点的监听时间和睡眠时间，并最小化数据传输的能量消耗。

基于PSO的信息熵数据融合非均匀分簇路由算法蔡明伟; 刘佳【期刊名称】《《河北工业科技》》【年(卷),期】2019(036)006【总页数】7页(P415-421)【关键词】计算机网络; 无线传感器网络; 非均匀分簇算法; PSO算法; 路由规则; 信息熵【作者】蔡明伟; 刘佳【作者单位】河北科技大学信息科学与工程学院河北石家庄 050018【正文语种】中文【中图分类】TP273无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)是由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络[1]。

在传统的无线传感器网络中主要是采用电池进行整个网络的运行供应，因此如何减少网络中的能量消耗和平衡整个网络中的能量消耗分布已经成为无线传感器网络的研究热点。

无线传感器网络中的分簇策略是将节点按照簇进行分类，簇头将簇内的信息进行融合之后发送给基站，能够有效减少网络通信能量消耗，延长网络生命周期。

国内外学者提出了多种分簇路由协议来延长网络生命周期。

HEINZELMAN等[2]提出的经典低能耗自适应路由协议LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)能够有效延长网络生命周期,但是由于簇头选择不合理和路由单跳导致簇头过早死亡。

卢先领等[3]针对LEACH算法簇头分布不均匀问题，基于节点能量和通信代价问题选择簇头，由于采用的迭代方式增大了能量消耗造成网络寿命缩短。

非均匀分簇算法(energy-efficient unequal clustering，EEUC)针对网络中存在的“热区”问题，根据节点和基站的距离建立相应范围的簇以解决问题[4]。

但EEUC算法中对候选簇头的选举过于随机，簇头规模较大时，簇头选举不当会出现网络能量消耗不均衡。

潘继强等[5]引入簇半径动态确定方式进行簇头选举，相对于LEACH延长了网络的生命周期，但是算法采用簇间单跳路由方式导致簇头能量消耗过重。

基于非均匀分簇和信息熵的无线传感网络路由算法刘佳;范书瑞;刘艳萍;刘建龙;彭明莎;郭海红【摘要】针对无线传感网络分簇算法中能量分布不均衡导致的“热区”问题，提出一种基于非均匀分簇和信息熵的路由算法。

在簇头选举和竞争半径计算过程中综合考虑节点能量、节点密度和节点距基站距离，均衡簇头能耗以延长生存时间。

采用簇间单跳多跳混合通信的路由规则，减少簇间通信能耗。

对节点信息熵进行数据融合，引入融合权重系数减小数据融合的不确定性，提高数据融合效率。

仿真结果表明，与LEACH、EEUC和EBUCA相比，该算法能够有效均衡网络能耗，延长网络生命周期。

%An energy efficient routing algorithm is the major concern in wireless sensor networks(WSNs),especial⁃ly the hot spot,because of unbalanced energy consumption. Based on uneven clustering and entropy theory,a kind of improved routing algorithm is proposed for solving that problem. In the process of cluster head election and com⁃petition radius calculation,node energy,density and distance to BS are considered to effectively balance energy con⁃sumption and prolong the life cycle of cluster head nodes. Meanwhile the hybrid rules of single-hop and multi-hop routing is adopted to reduce the energy consumption among clusters. Introducing fusion weight coefficient,informa⁃tion entropy mechanism is used for reducing the uncertainty and improving the efficiency of data fusion. Simulation results show that compared with LEACH,EEUC and EBUCA,the new algorithm can balance energy consumption and prolong the life cycle of wireless sensor networks.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2015(000)012【总页数】6页(P1867-1872)【关键词】无线传感网络;能量高效;非均匀分簇;路由协议;信息熵【作者】刘佳;范书瑞;刘艳萍;刘建龙;彭明莎;郭海红【作者单位】河北工业大学电子信息工程学院，天津300401;河北工业大学电子信息工程学院，天津300401; 昆士兰大学信息技术与电气工程系，澳大利亚昆士兰4072;河北工业大学电子信息工程学院，天津300401;中国石油华北石化公司三联合运行部，河北任丘62550;河北工业大学电子信息工程学院，天津300401;河北工业大学电子信息工程学院，天津300401【正文语种】中文【中图分类】TP273EEACC：6250doi：10.3969/j.issn.1004-1699.2015.12.023无线传感网络WSNs（Wireless Sensor Networks）是由分布在被监测区域内的大量廉价的传感器节点以自组织的形式构成的网络，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域内被监测对象的信息，并发送给远端的基站。

改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法∗张文梅;廖福保【摘要】针对无线传感器网络中不均匀分簇引起能量空洞的问题，提出了改进的无线传感器网络非均匀分簇路由算法。

该算法先根据节点剩余能量、节点到基站的距离、节点“度”和节点到簇头的距离等因素选举簇头；没有成为簇头的节点选择加入到距离最近的簇头所在的簇中，从而将整个网络划分为大小不等的簇；然后簇头再根据簇头剩余能量、簇头到基站的距离构造基于最小生成树的最优传输路径；通过簇内节点单跳、树内簇头多跳通信的方式将数据最终传输到基站。

仿真结果表明，该路由算法能有效节约能量和均衡节点能耗，从而延长网络的生命周期。

%In order to solve the problem of energy hole in wireless sensor networks caused by uneven clustering pro-tocol, an improved uneven clustering routing algorithm is proposed. In the cluster heads selection stage, the algorithm selects the cluster heads based on several factors,including the residual energy of node,the distance be-tween node and base station, the "degree" of the node, and the distance between node and cluster head. Other nodes that can’t be cluster heads select to join the cluster nearest to complete the process of clustering and the net-work is divided into clusters with different size. In the stage of data transmission, the algorithm constructs the optimal transmission path based on minimum spanning tree,according to the residual energy of cluster heads,and the distance between cluster heads and base station as well. The ordinary nodes of a cluster sends the data to cluster head through a single jump,and cluster heads send the data to base station through the nodes of the tree by themore jumping communication. The simulation shows that the routing algorithm can efficiently reduce and balance the en-ergy consumption,and prolong the wireless sensor network survival period.【期刊名称】《传感技术学报》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】5页(P739-743)【关键词】无线传感器网络;能量均衡;非均匀分簇;最小生成树【作者】张文梅;廖福保【作者单位】广东农工商职业技术学院机电系，广州510507;广东农工商职业技术学院计算机系，广州510507【正文语种】中文【中图分类】TP3931无线传感器网络通常包括了大量的传感器节点和用于收集和发送数据的基站组成,这些传感器节点采集监控区域的数据,通过自组网方式将采集到的数据上传给基站。

基于最小生成树的非均匀分簇路由算法摘要:发现现有的针对非均匀分簇路由算法没有充分考虑簇首与基站之间最优路径选择,而导致传输路径上的能量消耗不均衡的问题。

为了更好地均衡传输路径上节点能量的消耗,提出了基于最小生成树的非均匀分簇的路由算法。

该算法利用节点剩余能量和节点到基站的距离选举簇首,然后通过建立最小生成树搜寻最优传输路径,这样可以减少传输路径上的能量消耗,有效地解决能耗不均衡问题。

理论分析和实验结果均表明,该算法无论在存活节点个数还是在能量消耗上都明显优于eeuc算法和ebca。

关键词:簇首;非均匀分簇;不均衡;剩余能量;最小生成树uneven clustering routing algorithm based on minimum spanning treezhang ming cai*, xue an rong, wang wei(school of computer science and telecommunication engineering, jiangsu university, zhenjiang jiangsu 212013, china)abstract:the existing uneven clustering routing algorithms do not consider the optimal path selection between cluster heads and base station, which leads to unbalanced energy consumption. in order to balance energy consumption of transmission paths, this paper proposed an uneven clustering routing algorithm based on minimum spanning tree. the algorithm utilized residual energy of nodes and the distance between nodes and base station to select cluster heads, and then generated minimum spanning tree to search the optimal transmission paths, which reduced energy consumption on the transmission paths and effectively solved unbalanced energy consumption. the theoretical analysis and experimental results show that the algorithm is better than the existing energy efficient uneven clustering (eeuc) and energy balancing clustering algorithm (ebca) in terms of the number of live nodes and energy consumption.key words:cluster head; uneven clustering; unbalanced; residual energy; minimum spanning tree0 引言无线传感器网络(wireless sensor network, wsn)作为新兴的网络测控技术,能够自主进行数据采集、融合和传输。

无线传感器网络中的分簇与路由算法优化策略研究简介无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量低成本、低功耗的传感器节点组成的自组织网络。

这些节点能够收集环境中的数据，通过无线通信将数据传输到基站或数据中心。

在无线传感器网络中，分簇和路由算法是优化网络性能和延长节点寿命的重要策略。

本文将重点探讨无线传感器网络中分簇和路由算法的优化策略研究。

一、无线传感器网络中的分簇算法分簇算法是将节点划分为若干个簇（cluster），每个簇都有一个簇头（cluster head）来负责数据聚集和传输。

常见的分簇算法包括LEACH、PEACH、SEP等。

LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的分簇算法，它采用概率模型将节点选择为簇头，以均匀地分布能量消耗，延长网络寿命。

为了优化分簇算法的性能，研究者提出了一些改进策略。

一种改进策略是基于节点能量水平和节点位置的动态簇头选择策略。

根据节点的能量水平来选择簇头，能量较高的节点更有可能成为簇头，以提高网络的稳定性和寿命。

另一种改进策略是基于人工智能算法的簇头选择策略，例如遗传算法、粒子群算法等。

通过优化目标函数，选择最优的簇头节点，进一步提高网络性能。

二、无线传感器网络中的路由算法路由算法决定了节点间的通信路径，对网络的性能和能耗有重要影响。

常见的路由算法包括LEACH-C、TEEN、APTEEN等。

LEACH-C是在LEACH算法的基础上增加了一些机制，如簇头选择策略、数据传输控制策略等。

TEEN（Threshold-sensitive Energy Efficient sensor Network protocol）是一种基于阈值敏感的能量效率路由协议，通过设置阈值来控制节点的工作模式，以达到节能的目的。

APTEEN（Adaptive Periodic Threshold-sensitive Energy Efficient sensor Network protocol）是对TEEN的改进版本，它引入了自适应周期性机制，根据路由质量和节点能量进行分析，动态调整周期长度。

基于粒子群优化算法的网络数据聚类研究随着互联网的快速发展和普及，数据量不断增加，网络数据聚类成为了一项重要研究内容。

聚类算法是将数据集分为若干个簇，每个簇内的数据具有相似性，而不同簇内的数据差异性较大。

其中，基于粒子群优化算法的网络数据聚类研究备受重视。

一、粒子群优化算法粒子群优化算法是一种模拟自然界群体智慧的优化方法。

粒子代表解空间中的一组解，而粒子群就是由多个粒子组成的。

算法的核心思想是通过不断地搜索和迭代，在每个粒子的搜索与合作之间找到全局最优解。

该算法的基本运作过程为：首先随机生成一组表示粒子的初始值；在搜索的过程中，利用优化目标函数进行每个粒子的评分，同时通过粒子之间的合作进行更新；当算法满足一定的收敛条件后，即可以得到最优解。

由于其简单易实现和效率较高的特点，粒子群优化算法在数据处理、图像分割、模式识别等领域都有广泛的应用。

二、网络数据聚类网络数据聚类是通过对互联网上的数据进行分类、归纳和划分，以便更加有效地进行数据分析和利用。

该技术在商业、金融等领域中有广泛的应用场景，并且随着大数据的不断涌现，网络数据聚类的研究也变得日益重要。

网络数据聚类的具体步骤包括：数据预处理、特征选取、相似度度量、聚类算法等。

其中，数据预处理可以减少噪声和冗余数据，提高聚类精度；特征选取可以筛选出数据中最具有代表性的特征，进而提高聚类效率；相似度度量则是衡量两个数据样本之间的相似程度，常用的度量方法包括欧几里得距离和余弦相似度等；而常见的聚类算法包括k-means、层次聚类、DBSCAN等。

三、基于粒子群优化算法的网络数据聚类研究基于粒子群优化算法的网络数据聚类研究是当前聚类算法研究中备受关注的一个方向。

该算法能够自动搜索最佳簇数和最优聚类中心，避免了聚类中心位置的随意性，从而提高了聚类精度。

在实际应用中，通过改变粒子群的最初位置和速度等参数，能够在保证效率的同时尽可能多地搜索解空间。

基于粒子群优化算法的网络数据聚类的流程如下：1. 首先，需要随机生成一定数量的粒子，也就是随机生成一定数量的聚类中心；2. 然后，根据当前位置计算每个粒子的适应度值，即算出当前粒子组成的聚类结果与真实结果之间的差异程度；3. 接着，每个粒子根据自身的适应度值和邻近粒子的最佳适应度值进行速度和位置的更新；4. 最后，当满足一定的停止条件时，即可进行聚类结果的输出。