基于改进鲸鱼算法的无线传感器网络能耗优化

来源：石河子大学学报·自然科学版杂志2023年第4期北京时间：

作者：郑爱云, 张震, 刘伟民, 郑直

单位：华北理工大学机械工程学院,河北 唐山 063210

摘要：k-means聚类算法和鲸鱼算法(WOA)在应用于无线传感器网络(WSNs)时,k-means算法存在需要准确输入聚类数目的问题,WOA存在易陷入局部最优解的问题导致簇首(CH)表现不佳,而二者延长WSNs寿命的效果不明显。为了解决上述问题,提出K-SAWOA-PSO来延长网络寿命。首先,使用改进k-means聚类算法划分网络,使簇内节点的数量保持在合理范畴内;其次,使用模拟退火策略改进WOA,结合簇内间隙、节点剩余能量寻找CH;最后,基于上述结果,采用正态分布衰减惯性权重改进粒子群算法(PSO)来寻找辅助节点,利用2种节点联合优化网络能耗。结果证明:与3种路由协议、PSO和WOA相比,K-SAWOA-PSO将网络中出现1%节点死亡的轮数分别提升了约6.47%、10.1%、21.3%、7.46%和23.4%,将出现25%节点死亡的轮数分别提高了约38.9%、116.7%、121.8%、55.2%和9.5%。

关键词：无线传感器网络,k-means算法,鲸鱼算法,粒子群算法,能耗

基金资助：河北省科技重大专项项目(22282203Z-01)