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        基于WOA 的WSN 能量均衡分簇算法

        2023-07-21 11:12:38姚美琴夏漢初王英明
        關(guān)鍵詞:聚類

        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(jì)簇頭(CH)選擇的目標(biāo)函數(shù)WOA-EDB基于 WOA對收斂因子進(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(diǎn)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(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)量在很長一段時(shí)間內(nèi)都沒有減少,但它們在后期很快就會(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),并且具有最長的生命周期。

        5 結(jié)束語

        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。基于上述目的,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(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。

        參考文獻(xiàn):

        [1] BOUKEZZATA A,BOUANIK S,MANSERI A, et al.AmorphousSilicon Carbide Nanowires for Optical Sensor Device[J].ActaPhysica Polonica A,2020,137(4):447?450.

        [2] JIN W, YU G, XIANG Y, et al. An Enhanced PEGASISAlgorithm with Mobile Sink Support for Wireless SensorNetworks [ J ]. Wireless Communications and MobileComputing,2018,2018:1?9.

        [3] HEINZELMAN W R,CHANDRAKASAN A,BALAKRISHNANH. Energy?Efficient Communication Protocol for WirelessMicrosensor Networks[J].In Proceedings of the 33rd HawaiiInternational Conference on System Sciences,(HICSS 2000),2002:55?60.

        [4] LATIF K,JAVAID N,SAQIB N M,et al.Energy consumptionmodel for density controlled divide?and?rule scheme for energyefficient routing in wireless sensor networks[J]. Int. J. of AdHoc and Ubiquitous Computing,2016,21(2):130?139.

        [5] QUOC N D,BI L,WU Y,et al.Energy efficiency clusteringbased on Gaussian network for wireless sensor network[J].IET Communications,2019,13(6):741?747.

        [6] RUAN D,HUANG J.A PSO?Based Uneven Dynamic ClusteringMulti?Hop Routing Protocol for Wireless Sensor Networks[J].Sensors (Basel,Switzerland),2019,19(8):1835.

        [7] SELVAKENNEDY S,SINNAPPAN S,SHANG Y.A biologically?inspired clustering protocol for wireless sensor networks [J].Computer Communications,2007,30(14):2786?2801.

        作者簡介:

        姚美琴(1995—),碩士,助教,研究方向:無線傳感網(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)。

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