WSN中基于改進粒子群優(yōu)化算法的分簇拓撲算法研究.pdf

1、無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（ Wireless Sensor Network，WSN）是一項多種學科技術(shù)高度交叉的綜合性前沿研究領(lǐng)域，受到社會各界的高度重視。鑒于WSN能量受限及多跳等特點，使得WSN路由協(xié)議成為WSN研究領(lǐng)域的難點。分層路由由于其低能耗且易擴展的特性已成為WSN路由協(xié)議的研究重點，而分簇拓撲技術(shù)作為分層路由的重要部分，亦備受重視。
　　本文首先介紹一種基于梯度的有網(wǎng)關(guān)的分簇拓撲算法（ a Hierarchical Clust

2、ering Algorithm based on Gradient with Gateway，HCAGG）。該算法綜合考慮節(jié)點的剩余能量和平均距離兩項因素選取簇頭；在建立簇樹階段，網(wǎng)關(guān)節(jié)點的引入有效降低了較遠簇頭間直接通信的高能耗。但是該算法在簇頭選舉時未考慮簇內(nèi)節(jié)點能量的分布，而網(wǎng)關(guān)節(jié)點的選取過分依賴于梯度。
　　針對HCAGG算法中存在的問題，本文提出一種基于改進粒子群優(yōu)化算法的分簇拓撲算法（ a Clustering Top

3、ology based on Modified Particle Swarm Optimization，CTMPSO）。針對PSO算法易早熟收斂的缺點，首先提出一種改進粒子群優(yōu)化算法MPSO，該算法引入人工魚群算法中的視野及隨機行為，增強粒子搜尋的多樣性，避免粒子過早陷入局部最優(yōu)，并通過Sphere函數(shù)和Ratrigrin函數(shù)驗證了該MPSO算法的有效性。同時，結(jié)合WSN及MPSO算法特點，構(gòu)建多局部最優(yōu)覓食場景及適合離散WSN環(huán)境的連

4、續(xù)評價函數(shù)，使MPSO算法更好的應(yīng)用于WSN。此外，針對待優(yōu)化目標特點，采用比較法逐步確定搜索區(qū)域。
　　針對HCAGG中簇頭的問題，綜合考慮鄰居節(jié)點剩余能量、到節(jié)點的平均距離以及簇內(nèi)能量分布重新構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù)，利用MPSO算法搜尋最佳節(jié)點擔任新簇頭。針對HCAGG中網(wǎng)關(guān)的問題，提出一種兩跳內(nèi)最優(yōu)網(wǎng)關(guān)并結(jié)合MPSO算法對網(wǎng)關(guān)進行優(yōu)化。實驗結(jié)果表明，該CTMPSO算法能顯著延長全網(wǎng)的存活期。最后給出CTMPSO算法節(jié)點上、下線的維護