leach算法python实现
时间: 2023-11-02 12:03:16 浏览: 70
Leach算法(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是一种用于无线传感器网络中的分簇协议。该算法通过动态选择和分配簇首节点来延长整个网络的生命周期,以降低能量消耗并实现节能。
以下是一个使用Python实现Leach算法的示例:
```python
import random
def leach():
# 初始化网络参数
num_nodes = 100 # 节点数量
cluster_prob = 0.05 # 簇首节点的选择概率
rounds = 100 # 算法执行的轮数
num_clusters = int(num_nodes * cluster_prob) # 簇的数量
# 初始化每个节点的状态
nodes = []
for i in range(num_nodes):
nodes.append({'id': i, 'energy': 100, 'is_cluster_head': False, 'cluster_head_id': None, 'cluster_members': []})
# 开始轮循环
for round in range(rounds):
# 节点选择簇首节点
for node in nodes:
if random.random() <= cluster_prob:
node['is_cluster_head'] = True
node['cluster_head_id'] = node['id']
# 簇首节点广播消息
for node in nodes:
if node['is_cluster_head']:
for other_node in nodes:
if other_node['id'] != node['id']:
# 将其他节点加入簇
node['cluster_members'].append(other_node['id'])
# 非簇首节点选择簇首节点作为其直接连接的簇
for node in nodes:
if not node['is_cluster_head']:
cluster_head = None
min_dist = float('inf')
for other_node in nodes:
if other_node['is_cluster_head']:
dist = calculate_distance(node, other_node)
if dist < min_dist:
min_dist = dist
cluster_head = other_node
cluster_head['cluster_members'].append(node['id'])
node['cluster_head_id'] = cluster_head['id']
# 更新每个节点的能量
for node in nodes:
if node['is_cluster_head']:
node['energy'] -= len(node['cluster_members'])
else:
node['energy'] -= 1
# 输出每个簇首节点及其成员节点
for node in nodes:
if node['is_cluster_head']:
print(f"Cluster Head ({node['id']}): {', '.join(str(x) for x in node['cluster_members'])}")
def calculate_distance(node1, node2):
# 计算两个节点之间的距离
# 这里假设节点之间的通信距离是已知的
return abs(node1['id'] - node2['id'])
leach()
```
上述代码实现了一个简单的Leach算法,其中使用随机选择和距离计算来选取和分配簇首节点。在代码中,首先初始化了一些网络参数和每个节点的状态。然后,通过轮循环依次选择簇首节点、进行广播消息和更新节点能量等操作。最后,输出了每个簇首节点的标识和成员节点的标识。
请注意,上述代码是一个简化版本的Leach算法实现,可能还有一些缺陷和改进的空间。对于一个完整且更加稳定的Leach算法实现,可能需要更复杂的参数和策略来考虑节点之间的通信、能量消耗和簇首节点的选择等方面的问题。