基于粒子群優(yōu)化的非均勻分簇路由算法

《基于粒子群優(yōu)化的非均勻分簇路由算法》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。

1、基于粒子群優(yōu)化的非均勻分簇路由算法摘要:為了解決無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法中存在的“熱區(qū)”問題和簇頭選取問題，設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)粒子群優(yōu)化的非均勻分簇路由算法。首先通過候選節(jié)點(diǎn)與匯聚節(jié)點(diǎn)之間的距離計(jì)算競爭半徑并構(gòu)造出大小不等的多個(gè)簇，然后根據(jù)簇規(guī)模引入優(yōu)化的粒子群算法，評價(jià)節(jié)點(diǎn)剩余能量和節(jié)點(diǎn)之間的距離等因素選取最終簇頭，以剩余能量較多的簇頭作為下一跳，形成以匯聚節(jié)點(diǎn)為根節(jié)點(diǎn)的多跳路由。仿真結(jié)果表明，與leach算法和eeuc算法相比，所提算法網(wǎng)絡(luò)生存期分別延長了34%和16%,平均能量消耗分別減少了22%和12%，有效地減少了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)

2、的能量消耗。關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)；非均勻分簇路由算法；粒子群優(yōu)化算法；能量消耗；生存期中圖分類號:tp393.07文獻(xiàn)標(biāo)志碼:aabstract:todealwiththe“hotarea”problemandclusterheadsselectioninclusteringroutingalgorithmofwirelesssensornetwork(wsn),thepaperdesignedanunevenclusteringroutingalgorithmbasedonadaptiveparticleswarmoptimi

3、zation(pso).firstly,accordingtothedistancebetweencandidatenodesandsinknode,thecompetitiveradiuswascalculatedandclustersofvarioussizeswereconstructed.thenthispaperintroducedthepsoaccordingtotheclustersize.thepsowasusedtoselectthefinalclusterheadsbyevaluatingfactorssuchas

4、residualenergyofnodesanddistancebetweennodes.theclusterheadswithmoreresidualenergywerechosenasthenexthoptoformmulti-toprouteinwhichthesinknodeistheroot.thesimulationresultsshowthatcomparedwithothertwosimilaralgorithms,leachandeucc,theproposedalgorithmextends34%and16%ofs

5、urvivaltimeofnetworkseparately,reduces22%and12%ofaverageenergyconsumptionrespectively,andeffectivelydecreasesthenetworknodesenergyconsumption.keywords:wirelesssensornetwork(wsn);unevenclusteringroutingalgorithm;particleswarmoptimization(pso)algorithm;energyconsumption;s

6、urvivaltime0引言無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wirelesssensornetwork,wsn)是由部署在監(jiān)測區(qū)域內(nèi)的大量微型傳感器節(jié)點(diǎn)形成的一種自組織網(wǎng)絡(luò)［1］。由于傳感節(jié)點(diǎn)通過自帶電池供電且難以更新，因此，設(shè)計(jì)出一種能夠高效地利用節(jié)點(diǎn)的能量且延長網(wǎng)絡(luò)生存期的路由算法成為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由研究的首要目標(biāo)［2-3］。經(jīng)典的低能量自適應(yīng)分簇路由算法(low-energyadaptiveclusteringhierarch,leach)［4］每個(gè)周期由分簇和數(shù)據(jù)傳輸兩個(gè)階段構(gòu)成，但是簇頭以隨機(jī)概率選取且簇頭與匯聚節(jié)點(diǎn)單跳通信，容易造

7、成簇頭能量耗盡過早死亡。文獻(xiàn)［5-7］引入了粒子群優(yōu)化（particleswarmoptimization,pso）算法優(yōu)化簇頭選舉，但簇頭與匯聚節(jié)點(diǎn)單跳通信的方式仍然會造成簇頭節(jié)點(diǎn)能量的快速消耗。文獻(xiàn)［8-10］在簇頭與匯聚節(jié)點(diǎn)之間采取多跳的通信方式，有利于節(jié)約簇頭能量。但是，崔莉等［11］認(rèn)為距離匯聚節(jié)點(diǎn)較近的簇頭須轉(zhuǎn)發(fā)大量其他簇頭發(fā)送的數(shù)據(jù)而消耗過多能量，形成“熱區(qū)”。針對文獻(xiàn)［11］的問題，李成法等提出了非均勻分簇(energy-efficientunevenclustering,eeuc)算法［12］，構(gòu)造不同規(guī)模的簇來改善

8、多跳路由的“熱區(qū)”問題。但是當(dāng)簇規(guī)模較大時(shí)，簇頭選取不當(dāng)更容易造成距離其較遠(yuǎn)的簇成員節(jié)點(diǎn)能量快速地消耗。針對這些算法存在的不足，本文提出了一種自適應(yīng)粒子群優(yōu)化的非均勻分簇路由算法，用以緩解“熱區(qū)”問題并延長簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的生