一种基于HEED的自适应负载均衡分群算法

针对HEED mini-degree均匀分群算法分群结果中,孤立节点群和节点数过多群影响群间均匀性和网络可用性的问题,提出一种自适应负载均衡分群算法(ALBCA)。该算法根据网络的连通情况自适应设置群规模门限,并将孤立成群节点加入到邻近的非孤立节点群,提高群间均匀性和非孤立节点群数量。仿真结果表明,与HEED mini-degree相比,ALBCA算法在不同的网络连通情况下均能获得更好的群均匀性能。

无线传感器网络中改进的HEED分簇算法

在无线传感器网络中,基于分簇的路由协议在能量消耗、拓扑控制以及数据融合等方面具有优势。采用完全分布式产生簇头的HEED协议具有分簇速度快、簇头均匀等优点。但是HEED协议没有考虑网络中节点的移动性,当邻居节点距离发生变化时,通过簇内最小平均功率(AMRP)决定节点属于哪个簇会导致簇头能量开销过大,网络生命周期减小等问题。针对HEED分簇算法存在的问题,提出了一种基于稳定性的S-HEED分簇算法。S-HEED协议以稳定性作为参数来决定节点的所属簇,解决了因为移动性带来的簇内节点和簇头能量消耗过高问题。仿真实验证明,S-HEED算法有效的减少了簇头节点的能耗,延长了网络寿命。

硬件平台上的HEED实现及其性能分析

为研究无线传感器网络中的分簇算法性能,在基于TinyOS操作系统的硬件平台上实现混合能量高效分布式分簇(HEED)算法。针对分簇后形成的树状网络拓扑给出相应路由协议和MAC协议。实验结果表明,当网络节点分布均匀时,HEED算法能形成较好的网络拓扑,当网络节点分布不均匀时,性能明显下降,给出的路由协议和MAC协议能保证节点达到较低的能量占空比,从而延长网络生存周期。

一种能耗均衡的无线传感器网络分簇算法

以无线传感器网络中的LEACH和HEED分簇算法为背景,提出一种基于能耗均衡的自适应网络分簇算法EBACA。算法的主要特点是传感器节点根据自身状态信息自主竞争簇头,簇头选择标准考虑了随机概率与节点剩余能量结合,并引入了节点能量预测和能量阈值;为均衡各个节点的能耗,通过重新规划时间片来调节节点的工作频率;为减少簇头的能量开销,簇头之间通过多跳方式将各个簇内收集到的数据发送给特定簇首节点,并由此簇首节点将整个网络收集的数据发送给基站。设计的目标是均衡网络能耗,进而最大化网络寿命。分析和仿真结果表明,相对于几种重要的分簇算法,如LEACH和HEED,EBACA在平衡节点能量消耗和延长网络寿命方面具有更优越的性能。

面向工业现场监测的无线传感器网络结构设计

对面向工业现场监测的无线传感器网络进行了分析,根据实际需求,以节约能耗为主要目标分别对网络分簇算法和簇间传输路径进行了优化设计。基于HEED分簇算法进行节点分簇,使得簇首节点较平均地遍布整个网络,并解决了边界区域可能出现的孤立节点问题;基于Dijkstra单源最短路径算法对簇间传输路径进行了优化设计,约束经过每个簇首节点的最大节点数,避免单个节点的过度消耗。经对比分析,文中的设计方案可有效节约节点的能量、均衡网络中各节点的能耗,延长网络的生存时长。

育种算法在输电网络优化规划中的应用

作为一个复杂的非线性的混合整数规划问题,目前电网优化规划使用较常见的是现代优化方法,其中又以遗传算法应用较多,但目前各种现代优化方法仍存在计算速度和收敛性的问题,介绍了一种从遗传算法改进而来的算法——育种算法,它将遗传算法中的选择、交叉、变异三个过程简化为一个过程,对18节点算例分析表明育种算法在电网规划应用中提高了计算速度和收敛度。