一种用于无线传感器网络环境下的基于多目标进化的分簇分析方法技术

本发明专利技术提供一种用于无线传感器网络环境下的基于多目标进化的分簇分析方法，涉及无线传感器网络通信技术领域。该方法通过设置分簇紧密度、建立能耗模型、设置适应度函数、建立多目标进化模型的方式，综合考虑节点剩余能量、簇头的空间分布、簇内成员到簇头的通信代价、节能的因素，给出最优的分簇方案及参数，防止节点过早耗尽能量，有效的延长了无线传感器网络节点的寿命。

A cluster analysis method based on multi-objective evolution for Wireless Sensor Networks

【技术实现步骤摘要】
一种用于无线传感器网络环境下的基于多目标进化的分簇分析方法
本专利技术涉及无线传感器网络通信
，具体为一种用于无线传感器网络环境下的基于多目标进化的分簇分析方法。
技术介绍
无线传感器网络(WirelessSensorNetworks，WSN)通过大量部署在监测区域内的传感器节点，采集网络覆盖区域内感知对象的信息，通过多跳的无线通信方式，将采集，处理后的信息提供给终端用户。无线传感器网络不需要固定的网络支持，具有快速展开和抗毁性强等特点，可广泛应用于军事侦察、环境监测、医疗监护、农业养殖等领域。无线传感器网络一般采用分簇路由方式，具有拓扑管理方便、节能、数据融合简单等优势。在分簇路由协议中，网络通常被划分为若干个簇(Cluster)。簇是具有某种关联的网络节点集合。每个簇由一个簇头(ClusterHead)和多个簇内成员(ClusterMember)组成，由簇头与基站(BaseStation，BS)或汇聚节点(Sink)通信。传感器节点通常能量受限，为了延长网络生存时间，簇头必须周期性的更新。而分簇的结构、大小和数量由簇头的选择方法、数量和位置决定。因此，需要均衡各个节点的使用本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于无线传感器网络环境下的基于多目标进化的分簇分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A，设置分簇紧密度fT；步骤B，建立能耗模型；步骤C，设置适应度函数；步骤D，建立多目标进化模型，具体为：步骤D‑1，获取初始种群并进行基因编码，首先，监测区域内所有传感器节点完成定位和统一后，发送节点广播消息；然后，Sink收到所有节点的所述节点广播消息后，逐位读取随机序列中的值，同时构造一个矩阵H0，

【技术特征摘要】
1.一种用于无线传感器网络环境下的基于多目标进化的分簇分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A，设置分簇紧密度fT；步骤B，建立能耗模型；步骤C，设置适应度函数；步骤D，建立多目标进化模型，具体为：步骤D-1，获取初始种群并进行基因编码，首先，监测区域内所有传感器节点完成定位和统一后，发送节点广播消息；然后，Sink收到所有节点的所述节点广播消息后，逐位读取随机序列中的值，同时构造一个矩阵H0，式中，1≤i≤N，1≤j≤L，hij等于0或1，hij是ID为i的节点所发送的随机序列的第j位；仅当hij为“1”时表示节点i被选为簇头，否则为非簇头；列向量表示一种可能的分簇结构，即，一个只含一条染色体的个体，L个个体构成所述初始种群，用所述矩阵H0表示；步骤D-2，所述Sink对每个个体进行评估，根据步骤C中所述适应度函数分别计算出各个个体的适应度值[F1,F2,F3…FL]，并保存适应度值的最小值Fmin；步骤D-3，根据各个个体的适应度值对所述初始种群采用二进制锦标赛法进行选择、变异和交叉，构成新的矩阵H1，步骤D-4，用所述矩阵H1替换所述矩阵H0，重复执行步骤D-2和步骤D-3，直到Fmin达到一个稳定值，Fmin对应的个体即为最优的分簇结构。2.根据权利要求1所述的一种用于无线传感器网络环境下的基于多目标进化的分簇分析方法，其特征在于，在步骤A中所述分簇紧密度fT的计算方法为：式中，K为分簇个数，Ci和Cj分别为第i和第j个簇，d(n,CHi)为第i个簇内成员n到簇头的距离，d(CHi,CHi)为簇头i到簇头j的距离。3.根据权利要求1所述的一种用于无线传感器网络环境下的基于多目标进化的分簇...

【专利技术属性】
技术研发人员：张朝霞，
申请(专利权)人：湖南化工职业技术学院，
类型：发明
国别省市：湖南,43