最优传输与K-means聚类: 能耗均衡的WSN分簇算法

在现代无线传感器网络（WSN）中，能源效率是关键因素，因为它直接影响网络的生存期和整体性能。为了提高WSN的能效并保持节点间的负载均衡，本研究提出了一个基于最优传输距离和K-means聚类的WSN分簇算法。算法首先采用层次聚类方法构建聚类特征树，将树的叶子节点视为簇。每个簇内的节点被限制在最短的传输距离范围内，从而确保了节点之间的通信效率和能耗的均衡。 K-means聚类算法在此过程中起着至关重要的作用，它通过调整簇的数量和大小，使得每个簇内的节点数量尽可能接近，避免过大或过小的簇造成资源浪费。目标函数在这个优化过程中起到了决定性的作用，它考虑了剩余能量和地理位置这两个关键因素，以实现节点数据的高效、节能传输。 在实施过程中，算法动态地根据节点的剩余能量和位置信息进行调整，确保在满足数据传输需求的同时，最大限度地减少能量消耗。实验结果显示，这种策略显著提高了WSN的能源利用率，有效地延长了网络的生命周期，使得整个网络能够在复杂环境中保持稳定运行。 该算法通过结合最优传输距离和聚类技术，为无线传感器网络设计了一种高效且平衡的分簇策略，这对于部署在资源受限环境下的WSN来说具有重要的实际应用价值。未来的研究可以进一步探索如何结合其他优化算法或适应性策略，以应对更复杂和动态的网络环境。