本文關(guān)鍵詞： 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 非均勻分簇 引力搜索 網(wǎng)絡(luò)能耗 生命周期　出處：《計算機應(yīng)用》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的能量利用效率,提出一種基于最優(yōu)簇數(shù)和改進引力搜索的WSN路由算法(ONCIGS)。首先,根據(jù)非均勻分簇的思想計算最優(yōu)簇數(shù),并采用改進的凝聚嵌套(AGNES)算法實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的合理分簇;其次,將反向?qū)W習機制和精英策略思想引入到引力搜索算法中,并基于種群密度對作用力進行自適應(yīng)調(diào)整,以提高搜索精度,加快收斂;然后,將簇頭剩余能量的標準差作為目標函數(shù),搜索能量均衡的簇間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)路徑。實驗結(jié)果表明,相比低功耗自適應(yīng)集簇分層型(LEACH)路由算法和分布式能量均衡非均勻成簇(DEBUC)路由算法,ONCIGS在100 m×100 m網(wǎng)絡(luò)規(guī)模下將網(wǎng)絡(luò)生命周期分別延長41.94%和5.77%,在200 m×200 m網(wǎng)絡(luò)規(guī)模下分別延長76.60%和7.82%。ONCIGS能夠有效地延長網(wǎng)絡(luò)壽命,提高能量效率。
[Abstract]:In order to improve the energy utilization efficiency of wireless sensor networks (WSNs), an WSN routing algorithm based on optimal cluster number and improved gravitational search is proposed. Firstly, the optimal cluster number is calculated according to the idea of non-uniform clustering. The improved agglomerate nesting algorithm is used to realize the reasonable clustering of the network. Secondly, the reverse learning mechanism and elite strategy are introduced into the gravitational search algorithm, and the force is adjusted adaptively based on the population density. In order to improve the searching accuracy and accelerate convergence, the standard deviation of residual energy of cluster head is taken as the objective function to search for the energy balanced data forwarding path between clusters. The experimental results show that, Compared with the low power adaptive cluster-hierarchical routing algorithm and the distributed energy equalization non-uniform clustering routing algorithm, ONCIGS extends the network life cycle by 41.94% and 5.77 respectively at 100m 脳 100m network scale, and divides the network at 200m 脳 200m network scale. Do not extend 76.60% and 7.82. ONCIGS can effectively extend the network life, Improve energy efficiency.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學電子與信息工程學院;遼寧工程技術(shù)大學研究生院;
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：1509912