摘要：針對無線傳感器網(wǎng)絡因能量效率低而導致網(wǎng)絡生命周期短的問題，提出一種新的基于改進Harris鷹優(yōu)化算法的無線傳感器網(wǎng)絡分簇協(xié)議（improved Harris hawk optimization based clustering protocols for wireless sensor networks，IHHOC）.IHHOC采用改進的Harris鷹優(yōu)化算法獲得最優(yōu)簇頭集，首先通過Sobol序列初始化種群，并考慮剩余能量、與基站距離以及節(jié)點密度這3個參數(shù)定義適應度函數(shù)，通過探索、過渡和開發(fā)逐次迭代最終求得最優(yōu)解；其次，采用高斯隨機游走策略避免IHHOC陷入局部最優(yōu).成簇后，在簇頭鄰近簇中基于剩余能量、與簇頭和基站距離找到最優(yōu)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，進一步降低網(wǎng)絡能量消耗.仿真實驗結(jié)果表明，IHHOC能有效提高網(wǎng)絡能量效率，增大網(wǎng)絡吞吐量，延長網(wǎng)絡生命周期.

關鍵詞：無線傳感器網(wǎng)絡；分簇；Harris鷹優(yōu)化；網(wǎng)絡生命周期

中圖分類號：TP393文獻標志碼：A文章編號：1671-5489（2024）05-1228-07

Improved Harris Hawk Optimization Based Clustering Protocolfor Wireless Sensor Networks

HU Huangshui，F(xiàn)ANXinji，DENGYuhuan

（College of Com puter Science and Engineering，Changchun University of Technology，Changchun 130012，China）

Abstract：Aiming at the problem of short network life cycle due to low energy efficiency in wireless sensor networks，we proposed a novel improved Harris hawk optimization algorithm based clustering protocols for wireless sensor networks（IHHOC）.IHHOC adopted the improved Harris hawk optimization algorithm to obtain the optimal cluster head set.Firstly，the population was initialized by the Sobol sequence and the fitness function was defined by considering the three parameters of residual energy，the distance to the base station，and the density of nodes，and the optimal solution was finally obtained by iterating through the exploration，transition，and exploitation one after another.Secondly，Gaussian stochastic wandering strategy was used to avoid IHHOC falling into local optimum.Afterclustering，the optimal forwarding nodes were found in the neighboring clusters of the cluster head based on the residual energy，distance from the cluster head and base station to further reduce the network energy consumption.The simulation experiment results show thatIHHOC can effectively improve the network energy efficiency，increase the network throughput，and extend the network life cycle.

Keywords：wireless sensor network;clustering;Harris hawk optimization;network life cycle

隨著物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IOT）技術的迅速發(fā)展，無線傳感器網(wǎng)絡（wireless sensor networks，WSN）在軍事偵察、災害管理、安全監(jiān)控、醫(yī)療衛(wèi)生、工業(yè)自動化等領域應用越來越廣泛.無線傳感器網(wǎng)絡由大量資源受限且難以充電的傳感器節(jié)點組成，這些節(jié)點被隨機部署在目標區(qū)域執(zhí)行監(jiān)測任務。為完成指定任務，節(jié)點必須將感知的數(shù)據(jù)傳輸至基站，這將消耗大量能量.因此如何延長網(wǎng)絡生命周期已成為無線傳感器網(wǎng)絡面臨的最大挑戰(zhàn)[1-6].

分簇協(xié)議是延長網(wǎng)絡生命周期的最有效方法之一，LEACH（low energy adaptive clustering hierarchy）是無線傳感器網(wǎng)絡最經(jīng)典的分簇協(xié)議.但由于LEACH協(xié)議中簇頭節(jié)點（cluster head，CH）的隨機選擇，低剩余能量節(jié)點和高剩余能量節(jié)點有相同的機會成為CH，導致能量消耗不均衡.為解決該問題，文獻[8-9]對LEACH協(xié)議進行了改進，在選擇CH時考慮了節(jié)點剩余能量、地理位置等參數(shù)，從而延長了網(wǎng)絡生命周期，文獻[10-11]提出了一種雙簇頭的分簇協(xié)議，通過備份簇頭分擔簇頭節(jié)點的任務，均衡了簇內(nèi)能量消耗，有效提高了網(wǎng)絡性能。近年來，元啟發(fā)式算法的引入為形成最佳分簇并延長網(wǎng)絡生命周期提供了新思路，文獻[12]將動態(tài)人工魚群優(yōu)化算法與無線傳感器網(wǎng)絡分簇協(xié)議相結(jié)合，通過動態(tài)調(diào)整人工魚的視野范圍和前進步長等參數(shù)，有效減少了網(wǎng)絡能耗.文獻[13]則使用改進的粒子群優(yōu)化算法，將節(jié)點的剩余能量和位置信息作為適應度函數(shù)參數(shù)，計算節(jié)點的適應度值，并選出剩余能量更多且距離基站更近的節(jié)點為簇頭，仿真實驗結(jié)果表明，這些方法都能在一定程度上提高網(wǎng)絡性能，延長網(wǎng)絡生命周期，但由于算法自身的局限性，易使算法在尋優(yōu)過程中陷入局部最優(yōu)，從而無法得到全局最優(yōu)解，Heidari等4提出了一種群體仿生智能優(yōu)化算法，即Harris鷹優(yōu)化（Harris hawks optimization，HHO）算法，該算法通過模仿Harris鷹的捕食特點，結(jié)合Lévy飛行實現(xiàn)對復雜多維問題的求解.此外，該算法調(diào)節(jié)參數(shù)少，且具有較強的全局搜索能力[5].

本文將改進的Harris鷹優(yōu)化算法應用于無線傳感器網(wǎng)絡的簇頭選舉中，提出一種新的基于改進Harris鷹優(yōu)化算法的無線傳感器網(wǎng)絡分簇協(xié)議（improved Harris hawk optimization based clustering protocols for wireless sensor networks，IHHOC）.首先，在整個網(wǎng)絡區(qū)域中根據(jù)剩余能量、到基站的距離以及節(jié)點密度這3個參數(shù)定義適應度函數(shù)，采用改進Harris鷹算法選出適應度值最高的簇頭集；然后，根據(jù)節(jié)點剩余能量、與簇頭和基站距離定義一個權重函數(shù)，在簇頭鄰近的簇內(nèi)選出函數(shù)值大的成員節(jié)點作為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點.仿真實驗結(jié)果表明，IHHOC能有效提高網(wǎng)絡能量效率，延長網(wǎng)絡生命周期.

1系統(tǒng)模型1.1網(wǎng)絡模型

本文網(wǎng)絡模型如圖1所示.由圖1可見，N個節(jié)點隨機部署在目標監(jiān)測區(qū)域內(nèi)，唯一的基站（basestation，BS）是靜態(tài)的，位于區(qū)域中.先在監(jiān)測區(qū)域中將節(jié)點劃分為n個簇，再從成員節(jié)點中選出轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，BS負責接收由轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點和簇頭傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點負責接收由簇頭從簇內(nèi)成員節(jié)點（clustermember，CM）處感知的數(shù)據(jù)，而CM則收集感知數(shù)據(jù).此外，對網(wǎng)絡進行如下假設：

1）BS的能量不受限制；

2）每個節(jié)點都有自己唯一的ID；

3）所有節(jié)點都有相同的初始狀態(tài)；

4）所有節(jié)點均有能力調(diào)整其發(fā)射功率.1.2能量模型

本文采用與文獻[16-17]相同的能耗模型，由于節(jié)點之間的距離不同，節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸所選擇的能量消耗模型也不同.因此，向距離為d的目標節(jié)點發(fā)送k比特數(shù)據(jù)所消耗的能量表示為

其中Eeee表示發(fā)射設備每比特消耗的能量，e表示自由空間模型的能量消耗，Emp表示多路徑衰減模型的能量消耗，do=Ve/emp表示傳輸距離的閾值.節(jié)點接收k比特數(shù)據(jù)所消耗的能量為

節(jié)點融合k比特數(shù)據(jù)所消耗的能量為EpA=kXEpDb，其中E，pb表示融合單位數(shù)據(jù)所消耗的能量.

2 IHHOC設計

2.1簇頭選擇

Harris鷹優(yōu)化算法是一種仿生智能優(yōu)化算法.該算法通過模仿Harris鷹的捕食行為，結(jié)合Lévy飛行實現(xiàn)對復雜問題的求解，本文用每只Harris鷹表示優(yōu)化問題的一個候選解，即一個簇頭集.而獵物表示每次迭代的最優(yōu)解，即最優(yōu)簇頭集.適應度函數(shù)值大的簇頭集可以更好地承擔簇頭職責，均衡網(wǎng)絡能耗.

2.1.1種群初始化

在原始HHO算法中，種群的產(chǎn)生采用隨機的方式.但這種偽隨機方式產(chǎn)生的種群個體分布不均勻，使算法難以對整個搜索空間進行搜索，影響了算法的收斂速度和精度.相比之下，Sobol序列是一種用確定性擬隨機數(shù)產(chǎn)生的低差異化序列，它能盡可能地將點均勻分布在搜索空間中，用Sobol序列生成種群的方式可表示為

其中ub和1b分別為搜索空間的上下界，S，E[0，1]為Sobol序列產(chǎn)生的隨機數(shù).

種群初始化完成后，需定義一個適應度函數(shù)計算種群個體適應度并排序，以確定獵物位置，本文為更好地均衡網(wǎng)絡負載，完成數(shù)據(jù)傳輸任務，在網(wǎng)絡區(qū)域中，先將節(jié)點隨機劃分為n個簇，定義簇頭ID集合為CH=（CH，，CH2，，CH，），在選擇簇頭時傾向于選擇剩余能量多、節(jié)點密度大且距離基站較近的節(jié)點.因此定義適應度函數(shù)為

其中：a+β+x=1；E\"，表示簇頭節(jié)點剩余能量；Ds表示簇頭節(jié)點與基站之間的距離；N-表示簇頭節(jié)點的節(jié)點密度，

Nmm表示節(jié)點通信半徑內(nèi)的節(jié)點數(shù)量，Nmax-num表示所有節(jié)點通信半徑內(nèi)節(jié)點數(shù)量最大值.

2.1.2探索階段

在種群初始化完成后，進入探索階段，此時Harris鷹保持待命狀態(tài)，并在[lb，ub]空間中根據(jù)兩種策略隨機搜尋獵物，迭代時以概率q進行位置更新，可表示為

其中：X+1和X1分別為個體在第（t+1）次和第t次迭代時的位置；Xmbb為獵物位置，即當前最優(yōu)簇頭集；q，r1，r2，r3，r4為（0，1）內(nèi)隨機數(shù)；Xand.表示隨機選出的個體位置；Xm表示當前個體平均位置，即

X1為迭代t中每i個個體的位置，N為種群規(guī)模.

2.1.3過渡階段

該階段被用于維護探索和開發(fā)兩個階段的平衡.HHO通過下式完成從探索到開發(fā)的過渡：

其中：E表示獵物逃跑的能量；E。表示獵物能量的初始狀態(tài)，E。=2×rand-1，rand是（0，1）內(nèi)的隨機數(shù)；T為最大迭代次數(shù)；t為當前迭代次數(shù).當E≥1時，Harris鷹算法將執(zhí)行探索；反之，則進行開發(fā).

2.1.4開發(fā)階段

根據(jù)獵物的逃跑行為和Harris鷹的追逐策略，HHO算法提出了4種可能的策略模擬攻擊行為.設λ為（0，1）內(nèi)隨機數(shù)，表示獵物成功逃脫的概率，用于選擇不同的開發(fā)策略.

1）軟圍攻.

當E≥0.5，λ≥0.5時，獵物有足夠的能量且以跳躍的方式逃脫追捕，而Harris鷹會逐漸消耗獵物的能量，然后選擇最佳的位置俯沖逮捕獵物.位置更新公式如下：

其中△X，表示最優(yōu)個體和第t次迭代中個體的差值，J=2×（1-r3）表示獵物逃跑過程中的隨機跳躍距離，r3為（0，1）內(nèi)隨機數(shù).

2）硬圍攻.

當Elt;0.5，λ≥0.5時，獵物沒有足夠能量逃脫，Harris鷹選擇迅速突襲.位置更新公式如下：

3）累速俯沖式軟圍攻.

當E≥0.5，λlt;0.5時，獵物有足夠的能量E逃跑，Harris鷹在突襲前會建立一個軟圍攻.為模擬獵物的逃跑模式和跳躍動作，將Lévy函數(shù)LF集成在HHO算法中.更新位置的策略為

其中D為問題維度，S為D維隨機行向量，F(xiàn)為適應度函數(shù).

4）累速俯沖式硬圍攻.

當Elt;0.5，λlt;0.5時，獵物能量低，Harris鷹在突襲前構(gòu)建硬圍攻捕捉獵物.位置更新公式為

Lévy飛行函數(shù)如下：

其中u，v是（0，1）內(nèi)隨機數(shù)，p=1.5.

2.1.5高斯擾動策略

在尋找最優(yōu)適應度函數(shù)值的過程中，算法可能會陷入局部最優(yōu)，此時算法是否陷入停滯可利用優(yōu)勢種群的平均值判斷，如果在連續(xù)兩次的迭代過程中優(yōu)勢種群的平均值未變化，則認為算法陷入停滯，此時利用高斯隨機游走策略通過生成新個體的方式幫助算法跳出此時狀態(tài)，用公式可表示為

其中X*為優(yōu)勢種群中隨機選擇的一個個體，高斯隨機游走的步長調(diào)整是通過余弦函數(shù)cos在迭代前期施加較大擾動，而在后期擾動迅速減小，進而平衡算法的探索和開發(fā)能力.

當算法迭代次數(shù)達到最大迭代次數(shù)時，輸出結(jié)果為具有當前最優(yōu)適應度值的個體，即最佳簇頭集.IHHOC算法流程如圖2所示，確定最佳簇頭集后，簇頭向網(wǎng)絡區(qū)域內(nèi)廣播一條包含自身ID和身份的消息，成員節(jié)點根據(jù)接收信息強度選擇最近的簇頭加入，并向其簇頭發(fā)送一條消息表明身份，待成簇階段結(jié)束，簇頭開始在相鄰且距離基站更近的簇中選擇轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點.

2.2轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點選擇

轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點的主要任務是接收簇頭的數(shù)據(jù)并將接收到的數(shù)據(jù)傳輸給基站，因此，本文主要考慮了節(jié)點的剩余能量和位置信息.

轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點選擇如圖3所示，由圖3可見，將簇頭與基站連線，DMP為節(jié)點到連線的距離.對于CH2，CH，較CH，距離基站更近，因此CH，在CH，所在簇中搜尋轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，而DMP，雖然長度小于DMP，，但由于CM，的剩余能量大于CM2，故CH2的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點最終確定為CM，.定義如下權重函數(shù)：

由式（16）可見，F(xiàn)2由aXE.和（1-0）×兩部分組成，分別表示節(jié)點剩余能量和節(jié)點與連線之間的距離，其中a表示權重，其取值范圍為[0.1].

轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點選擇完成后，進入數(shù)據(jù)傳輸階段.簇頭建立一個TDMA時間表分配間隙，并將此表廣播給簇內(nèi)成員節(jié)點，避免消息沖突.在數(shù)據(jù)傳輸階段，普通節(jié)點根據(jù)TDMA時間表向其簇頭傳輸數(shù)據(jù).簇頭則對數(shù)據(jù)進行融合，并將融合后的數(shù)據(jù)發(fā)送給轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點，轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點則負責將消息傳輸給基站.

3仿真分析

為驗證IHHOC的性能，在MATLAB 2022a環(huán)境下對其進行仿真，并與LEACH[7，UDCH[\"1]和IPSOCH[3]進行性能比較，網(wǎng)絡中節(jié)點數(shù)設為100，簇頭比設為10%，節(jié)點隨機分布在400 m×400 m的目標區(qū)域，基站位于網(wǎng)絡區(qū)域中心，仿真參數(shù)設置如下：節(jié)點初始能量為1J，Edee=50 nJ/bit，EpDb=5 nJ/bit，=10pJ/（bit·m-2），EMP=0.0013 pJ/（bit·m-4），d=87.7m，數(shù)據(jù)包大小為4000bit，控制包大小為200bit，網(wǎng)絡區(qū)域大小為400m×400m，BS位置為（200，200），轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點占比為0.1，節(jié)點通信范圍為50m.

3.1網(wǎng)絡生命周期

首先對網(wǎng)絡生命周期進行測試，網(wǎng)絡生命周期與存活節(jié)點的數(shù)量直接相關.IHHOC與 LEACH， UDCH，IPSOCH 的比較結(jié)果如圖 4 所示.由圖 4 可見：LEACH 協(xié)議由于其簇頭選擇的隨機性，導致能量消耗不均衡進而影響了整體網(wǎng)絡生命周期; UDCH 通過將簇頭能耗分攤的方式，相比 LEACH 延長了整體網(wǎng)絡生命周期;IPSOCH 則根據(jù)節(jié)點能量和位置信息使用改進后的粒子群優(yōu)化（PSO）算法選出了最適合的節(jié)點完成數(shù)據(jù)傳輸任務;由于 IHHOC綜合考量了節(jié)點的能量、位置、節(jié)點密度等參數(shù)，且分擔了簇頭任務，因此可以更好地均衡網(wǎng)絡負載，延長了網(wǎng)絡生命周期.

3.2 網(wǎng)絡吞吐量

下面測試網(wǎng)絡吞吐量，其表示網(wǎng)絡節(jié)點向 BS 傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量.吞吐量越高，說明網(wǎng)絡中能量的利用率越高.不同協(xié)議的網(wǎng)絡吞吐量對比結(jié)果如圖5 所示.由圖 5 可見，IHHOC 的網(wǎng)絡吞吐量比 IPSOCH，UDCH，LEACH 分別提高了 23.09%， 30.56%，49.13%.顯然，IHHOC不僅延長了網(wǎng)絡生命周期，而且增加了數(shù)據(jù)傳輸量，進一步提高了網(wǎng)絡的能量效率.

3.3網(wǎng)絡能量消耗

下面對網(wǎng)絡總能耗進行測試，以驗證網(wǎng)絡的整體性能.總能耗越小，網(wǎng)絡性能越好.測試結(jié)果如圖6所示.由圖6可見，網(wǎng)絡能耗隨著運行輪數(shù)的增加而增加，很明顯IHHOC的網(wǎng)絡能耗低于其他協(xié)議，且穩(wěn)定性好.結(jié)果表明，在消耗1/2網(wǎng)絡能量時，IHHOC運行輪數(shù)比IPSOCH，UDCH，LEACH分別提高了9.04%，16.99%，63.58%.

綜上所述，IHHOC采用Sobol序列初始化種群和高斯擾動策略有效提高Harris鷹優(yōu)化算法的全局尋優(yōu)能力，從而選擇最優(yōu)的簇頭集.此外，通過轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點和簇頭的配合使網(wǎng)絡能量消耗更均衡，延長了網(wǎng)絡生命周期.從網(wǎng)絡生命周期、吞吐量以及網(wǎng)絡的能量消耗方面對算法進行仿真分析的結(jié)果表明，IHHOC相比其他算法更能有效降低網(wǎng)絡能耗，具有更長的網(wǎng)絡生命周期.

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（責任編輯：韓嘯）