在設(shè)計(jì)和部署無線傳感網(wǎng)絡(luò)的過程中,由于部署環(huán)境多變,節(jié)點(diǎn)能量有限,各節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)時(shí)負(fù)載不均衡.因此,如何充分利用有限的能量來延長網(wǎng)絡(luò)壽命,提高數(shù)據(jù)傳輸效率和算法的實(shí)時(shí)性成為了亟需解決的問題.本文針對上述問題提出了一種基于改進(jìn)型自適應(yīng)遺傳算法的無線傳感網(wǎng)絡(luò)分簇路由協(xié)議IAGA-C(Improved Adaptive Genetic Algorithm-Clustering).該方法在分簇過程中,綜合考慮了各節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)間、簇頭節(jié)點(diǎn)與基站間的距離以及各節(jié)點(diǎn)剩余能量三方面因素來進(jìn)行簇頭的選擇.此外,為了提高分簇算法的實(shí)時(shí)性,本文改進(jìn)了經(jīng)典遺傳算法的交叉和變異機(jī)制,在保證算法有效性的同時(shí)縮短了分簇過程所消耗的時(shí)間和能量.仿真結(jié)果表明,相比于其他協(xié)議,該方法在網(wǎng)絡(luò)壽命、數(shù)據(jù)傳輸效率以及實(shí)時(shí)性等方面有較好的表現(xiàn).

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 系統(tǒng)模型
    2.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)模型
    2.2 能耗模型
3 算法實(shí)現(xiàn)
    3.1 適應(yīng)值函數(shù)的確定
    3.2 種群初始化
    3.3 選擇操作
    3.4 自適應(yīng)交叉和變異算子的確定
4 算法流程
5 仿真實(shí)驗(yàn)
6 結(jié)束語



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