leach算法的实现过程_LEACH算法源代码

LEACH算法是一种无线传感器网络中常用的聚簇路由协议，其主要思想是将网络中的传感器节点分为若干个簇(cluster)，每个簇由一个簇首(cluster head)负责进行数据的聚合和传输，从而实现对能量的有效利用和延长网络的寿命。

LEACH算法的主要实现过程如下：

1. 随机选择若干个节点作为簇首，每个节点以一定的概率P选择成为簇首，概率P与节点的剩余能量成反比，即剩余能量越小的节点，成为簇首的概率更大。
2. 其他节点选择距离自己最近的簇首加入所在的簇中，每个节点以一定的概率P选择加入簇中，概率P与节点到簇首的距离成反比，即距离越近的节点，加入簇的概率更大。
3. 簇首节点负责收集簇中所有节点的数据并进行聚合，然后将聚合后的数据传输给下一级节点，最终传输到基站。
4. 在每个轮次中，重新选择簇首和节点加入簇的过程，以保证网络中各个簇的均衡。

下面是LEACH算法的源代码实现（Python版）：

import random

class Node:
    def __init__(self, id, x, y, energy):
        self.id = id
        self.x = x
        self.y = y
        self.energy = energy
        self.cluster_head = False
        self.cluster = None
    
class LEACH:
    def __init__(self, n, m, e, r, p):
        self.n = n   #节点数量
        self.m = m   #簇首数量
        self.e = e   #节点能量
        self.r = r   #通信半径
        self.p = p   #簇首选择概率
        self.nodes = []  #节点列表
        self.heads = []  #簇首列表
    
    #初始化节点
    def init_nodes(self):
        for i in range(self.n):
            x = random.uniform(0, 100)
            y = random.uniform(0, 100)
            node = Node(i, x, y, self.e)
            self.nodes.append(node)
    
    #计算节点之间的距离
    def distance(self, node1, node2):
        return ((node1.x - node2.x) ** 2 + (node1.y - node2.y) ** 2) ** 0.5
    
    #选择簇首
    def select_heads(self):
        for node in self.nodes:
            if random.random() < self.p:
                node.cluster_head = True
                node.cluster = []
                self.heads.append(node)
    
    #节点加入簇
    def join_cluster(self):
        for node in self.nodes:
            if not node.cluster_head:
                min_dis = float('inf')
                for head in self.heads:
                    dis = self.distance(node, head)
                    if dis < min_dis:
                        min_dis = dis
                        node.cluster = head.cluster
                node.cluster.append(node)
    
    #簇首聚合数据
    def aggregate_data(self):
        for head in self.heads:
            data = []
            for node in head.cluster:
                data.append(node.energy)
            avg_energy = sum(data) / len(data)
            head.energy -= 0.01 * avg_energy   #消耗能量
            if head.energy <= 0:    #簇首能量耗尽
                self.heads.remove(head)
                for node in head.cluster:
                    node.cluster_head = False
    
    #运行LEACH算法
    def run(self, rounds):
        self.init_nodes()
        for i in range(rounds):
            self.heads = []
            self.select_heads()
            self.join_cluster()
            self.aggregate_data()
            print('Round %d: %d clusters, %d cluster heads' % (i+1, len(self.heads), sum([node.cluster_head for node in self.nodes])))

#测试LEACH算法
leach = LEACH(100, 5, 1, 10, 0.1)
leach.run(10)

注意：这里只是一个简单的LEACH算法实现，实际应用中需要根据具体情况进行参数调整和优化。