姚美琴 夏漢初 王英明

摘 要 文章提出一種基于鯨魚優(yōu)化算法（WOA）的能量均衡聚類算法（WOA-EDB）來設(shè)計簇頭（CH）選擇的目標函數(shù)WOA-EDB基于 WOA對收斂因子進行了改進以獲得非線性收斂因子 并利用WOA中的優(yōu)化適應度函數(shù)將具有最佳地理位置和能量的節(jié)點作為簇頭 實驗結(jié)果表明WOA-EDB算法能有效地延長網(wǎng)絡生命周期和獲得更均衡的CH 分布空間

關(guān)鍵詞WOA 聚類 簇頭空間分布

中圖法分類號 文獻標識碼A

１ 引言

ＷＳＮ 是由多個節(jié)點聚集在一起并將其收集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)交荆ǎ拢樱┧纬傻慕Y(jié)構(gòu)［１］ 。由于在數(shù)據(jù)發(fā)送過程中，大部分傳感器節(jié)點的能量被消耗，因此如何最小化網(wǎng)絡能耗是ＷＳＮ 中最重要的問題［２］ 。研究學者已提出許多基于ＣＨ 選擇的算法。

ＬＥＡＣＨ［３］ 是較早提出的分簇算法，節(jié)約了傳統(tǒng)網(wǎng)絡的能耗。但由于ＬＥＡＣＨ 選擇隨機性強，因此將較低剩余能量節(jié)點作為ＣＨ。為克服ＬＥＡＣＨ 中ＣＨ選擇的隨機性，文獻［４］提出ＬＥＡＣＨ?Ｃ 是根據(jù)節(jié)點的剩余能量和位置信息來選擇ＣＨ。文獻［５］是將ＷＳＮ區(qū)域劃分為虛擬方形網(wǎng)格，在每個節(jié)點更新其地理和鄰居節(jié)點信息后，通過地域自適應保真算法將網(wǎng)絡劃分為簇。文獻［６］基于粒子群算法來確定候選ＣＨ 節(jié)點所在的區(qū)域。文獻［７］基于２ 種策略———分離和對齊，這２ 種策略都由螞蟻的信息素水平來管理，并基于它們來選擇ＣＨ。

２ 能量模型

本文提出的ＷＯＡ?ＥＤＢ 算法是將傳感器節(jié)點設(shè)置在半徑為Ｒ 的圓形監(jiān)測區(qū)域中，其能量模型如下。２ 個距離為ｄ 的相鄰節(jié)點之間傳輸ｌ 位數(shù)據(jù)的能量消耗計算如下：

４．２ 簇間距離標準差

圖２ 顯示了簇間距離的標準偏差。這意味著首先計算簇中每個成員節(jié)點到ＣＨ 的距離之和，然后計算這些距離之和的標準差。

簇間距離標準差越小，每個簇的距離就越均衡，簇內(nèi)的能耗就越均衡。從圖２ 可以看出，ＬＥＡＣＨ 性能是最差的，因為隨機選擇的ＣＨ 分布不均勻，導致每個簇的大小存在很大差距。當設(shè)計改進的ＷＯＡ 的適應度函數(shù)時，ＷＯＡ?ＥＤＢ 算法考慮簇距離的標準差（ｆ１）來控制每個簇的平衡。因此，ＷＯＡ?ＥＤＢ 在這方面的性能優(yōu)于ＬＥＡＣＨ 和ＯＲＷＧ。

４．３ 網(wǎng)絡中存活節(jié)點的數(shù)量

圖３ 顯示了隨著網(wǎng)絡中循環(huán)次數(shù)的增加，存活節(jié)點數(shù)量的變化。

圖３ 中網(wǎng)絡存活的節(jié)點數(shù)量在很長一段時間內(nèi)都沒有減少，但它們在后期很快就會死亡。ＬＥＡＣＨ消耗最快，其次是ＯＲＷＧ，最后是ＷＯＡ?ＥＤＢ。ＷＯＡ?ＥＤＢ 應用在環(huán)形網(wǎng)絡中將改進ＷＯＡ 選擇最佳地理位置和能量的節(jié)點作為ＣＨ，成員節(jié)點根據(jù)距離選擇自己的簇。因此，ＷＯＡ?ＥＤＢ 消耗最慢的節(jié)點，并且具有最長的生命周期。

５ 結(jié)束語

本文的主要目的是平衡網(wǎng)絡能耗、優(yōu)化ＣＨ 的空間分布、降低簇之間的能耗?；谏鲜瞿康?，本文提出了一種基于ＷＯＡ 的能量和距離平衡聚類算法（ＷＯＡ?ＥＤＢ），ＷＯＡ?ＥＤＢ 首先計算最小能耗，改進ＷＯＡ 的收斂因子和適應度函數(shù)以選擇最佳ＣＨ。仿真實驗表明，ＷＯＡ?ＥＤＢ 在延長網(wǎng)絡壽命、選擇簇內(nèi)ＣＨ 能效以及簇間能耗平衡方面具有更明顯優(yōu)勢。

參考文獻：

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作者簡介：

姚美琴（１９９５—），碩士，助教，研究方向：無線傳感網(wǎng)、移動互聯(lián)。

夏漢初（１９６４—），碩士，副教授，研究方向：嵌入式系統(tǒng)。

王英明（１９８３—），碩士，副教授，研究方向：數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)。