改进leach算法matlab【实验结果与讨论】加入剩余能量因子、间距因子等改进阈值公式的方法验证效果

# 1. 引言

## 背景介绍
在无线传感器网络中，能源管理一直是一个关键问题。为了延长传感器节点的生命周期，研究人员提出了各种节能算法。其中，Leach算法是一种经典的能源高效的簇头选择协议，但是在实际应用中存在一些问题。

## 目的与意义
本文旨在通过引入剩余能量因子和间距因子来改进Leach算法的性能，提高传感器网络的能源效率和数据传输性能。

## 研究内容与方法
我们将在Matlab环境中实现改进后的Leach算法，并与原始的Leach算法进行对比实验。通过调整阈值公式和优化簇头选择策略，评估改进算法的效果。

## 文章结构安排
本文将首先介绍Leach算法的原理和相关工作，然后详细描述改进Leach算法的设计过程。接着介绍实验设置与数据收集的方法，展示实验结果并进行深入分析。最后，总结研究成果，提出未来的展望。

# 2. Leach算法及相关工作介绍

### Leach算法原理

在传感器网络中，LEACH（低能耗自适应聚类层次）算法是一种经典的能量高效的聚类协议。其基本原理是通过聚类节点，将传感器节点分为不同的簇，每个簇选择一个簇头节点来进行数据传输，从而减少能量消耗，延长整个网络的生命周期。

### Leach算法存在的问题与不足

尽管LEACH算法具有明显的优势，但也存在一些不足之处。其中包括簇头节点能量消耗不均衡、簇头节点选举算法不够灵活、数据传输过程中存在能量浪费等问题，这些都影响了整个网络的性能表现。

### 相关工作综述

除了LEACH算法之外，还有许多相关工作对传感器网络的能耗优化进行了研究。比如PEGASIS（可激励全局节省信息传感系统）算法、SEP（稳健的能耗协议）、TEEN（阈值能耗监测）算法等，它们都在不同方面尝试优化能耗问题，为传感器网络的应用提供了丰富的选择。

# 3. 改进Leach算法设计

### 剩余能量因子在Leach算法中的引入
在原始的Leach算法中，节点被选为簇首的概率完全基于随机选择，没有考虑到节点的剩余能量情况。为了改进Leach算法的性能，我们引入了剩余能量因子，即节点的剩余能量越高，被选为簇首的概率越大，从而实现能量均衡的分配。

# 剩余能量因子的计算公式
def calculate_residual_energy_factor(node_energy, total_energy):
    return node_energy / total_energy

### 间距因子在Leach算法中的应用
为了避免簇