基于PSO优化模糊C均值的WSN分簇路由算法

作     者：孙爱晶 李世昌 张艺才 SUN Aijing;LI Shichang;ZHANG Yicai

作者机构：西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西安邮电大学电子工程学院陕西西安710121 

出 版 物：《通信学报》 (Journal on Communications)

年 卷 期：2021年第42卷第3期

页      面：91-99页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.61502386 No.61772418) 

主　　题：无线传感器网络 粒子群优化 模糊C均值 猫群优化 负载均衡 

摘      要：针对无线传感器网络节点能量有限、负载不均衡的问题,提出了一种基于粒子群优化模糊C均值的分簇路由算法POFCA。POFCA分别从成簇阶段和数据传输阶段进行了优化。成簇阶段,首先使用粒子群优化算法优化模糊C均值算法,克服了模糊C均值对初始聚类中心的敏感,并根据节点剩余能量和相对距离动态更新簇首,平衡簇内负载。数据传输阶段,基于距离因子、能量因子和节点负载设计了路径评价函数,并使用猫群优化算法为簇首搜寻最优路由路径,在平衡簇首负载的同时又不会加剧中继节点负载。仿真结果表明,与LEACH和LEACH-improved算法相比,POFCA能有效地平衡网络负载,降低网络能耗,延长网络生命周期。