姚美琴 夏漢初 王英明

摘 要 文章提出一種基于鯨魚(yú)優(yōu)化算法（WOA）的能量均衡聚類算法（WOA-EDB）來(lái)設(shè)計(jì)簇頭（CH）選擇的目標(biāo)函數(shù)WOA-EDB基于 WOA對(duì)收斂因子進(jìn)行了改進(jìn)以獲得非線性收斂因子 并利用WOA中的優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)將具有最佳地理位置和能量的節(jié)點(diǎn)作為簇頭 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明WOA-EDB算法能有效地延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)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(hào) 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

１ 引言

ＷＳＮ 是由多個(gè)節(jié)點(diǎn)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(guò)程中，大部分傳感器節(jié)點(diǎn)的能量被消耗，因此如何最小化網(wǎng)絡(luò)能耗是ＷＳＮ 中最重要的問(wèn)題［２］ 。研究學(xué)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(luò)的能耗。但由于ＬＥＡＣＨ 選擇隨機(jī)性強(qiáng)，因此將較低剩余能量節(jié)點(diǎn)作為ＣＨ。為克服ＬＥＡＣＨ 中ＣＨ選擇的隨機(jī)性，文獻(xiàn)［４］提出ＬＥＡＣＨ?Ｃ 是根據(jù)節(jié)點(diǎn)的剩余能量和位置信息來(lái)選擇ＣＨ。文獻(xiàn)［５］是將ＷＳＮ區(qū)域劃分為虛擬方形網(wǎng)格，在每個(gè)節(jié)點(diǎn)更新其地理和鄰居節(jié)點(diǎn)信息后，通過(guò)地域自適應(yīng)保真算法將網(wǎng)絡(luò)劃分為簇。文獻(xiàn)［６］基于粒子群算法來(lái)確定候選ＣＨ 節(jié)點(diǎn)所在的區(qū)域。文獻(xiàn)［７］基于２ 種策略———分離和對(duì)齊，這２ 種策略都由螞蟻的信息素水平來(lái)管理，并基于它們來(lái)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(diǎn)設(shè)置在半徑為Ｒ 的圓形監(jiān)測(cè)區(qū)域中，其能量模型如下。２ 個(gè)距離為ｄ 的相鄰節(jié)點(diǎn)之間傳輸ｌ 位數(shù)據(jù)的能量消耗計(jì)算如下：

４．２ 簇間距離標(biāo)準(zhǔn)差

圖２ 顯示了簇間距離的標(biāo)準(zhǔn)偏差。這意味著首先計(jì)算簇中每個(gè)成員節(jié)點(diǎn)到ＣＨ 的距離之和，然后計(jì)算這些距離之和的標(biāo)準(zhǔn)差。

簇間距離標(biāo)準(zhǔn)差越小，每個(gè)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?yàn)殡S機(jī)選擇的ＣＨ 分布不均勻，導(dǎo)致每個(gè)簇的大小存在很大差距。當(dāng)設(shè)計(jì)改進(jìn)的ＷＯＡ 的適應(yīng)度函數(shù)時(shí)，ＷＯＡ?ＥＤＢ 算法考慮簇距離的標(biāo)準(zhǔn)差（ｆ１）來(lái)控制每個(gè)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(luò)中存活節(jié)點(diǎn)的數(shù)量

圖３ 顯示了隨著網(wǎng)絡(luò)中循環(huán)次數(shù)的增加，存活節(jié)點(diǎn)數(shù)量的變化。

圖３ 中網(wǎng)絡(luò)存活的節(jié)點(diǎn)數(shù)量在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都沒(méi)有減少，但它們?cè)诤笃诤芸炀蜁?huì)死亡。ＬＥＡＣＨ消耗最快，其次是ＯＲＷＧ，最后是ＷＯＡ?ＥＤＢ。ＷＯＡ?ＥＤＢ 應(yīng)用在環(huán)形網(wǎng)絡(luò)中將改進(jìn)ＷＯＡ 選擇最佳地理位置和能量的節(jié)點(diǎn)作為ＣＨ，成員節(jié)點(diǎn)根據(jù)距離選擇自己的簇。因此，ＷＯＡ?ＥＤＢ 消耗最慢的節(jié)點(diǎn)，并且具有最長(zhǎng)的生命周期。

５ 結(jié)束語(yǔ)

本文的主要目的是平衡網(wǎng)絡(luò)能耗、優(yōu)化ＣＨ 的空間分布、降低簇之間的能耗?；谏鲜瞿康模疚奶岢隽艘环N基于ＷＯＡ 的能量和距離平衡聚類算法（ＷＯＡ?ＥＤＢ），ＷＯＡ?ＥＤＢ 首先計(jì)算最小能耗，改進(jìn)ＷＯＡ 的收斂因子和適應(yīng)度函數(shù)以選擇最佳ＣＨ。仿真實(shí)驗(yàn)表明，ＷＯＡ?ＥＤＢ 在延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)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(shì)。

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作者簡(jiǎn)介：

姚美琴（１９９５—），碩士，助教，研究方向：無(wú)線傳感網(wǎng)、移動(dòng)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(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)。