NSGA-II优化的无线传感网络簇首选择算法

"该文提出了一种基于 NSGA-II 的无线传感网络簇首选择算法，旨在延长网络生命周期，通过考虑通信距离、能量消耗、负载均衡和节点生存时间等多个优化目标，实现更有效的分簇策略。算法运用理论计算确定最优簇首数量，并采用正交实验设计降低搜索次数，提高优化效率。实验结果显示，该算法相较于 LEACH 算法能实现更均匀的簇首分布和负载均衡，显著延长网络生命周期，同时比标准 NSGA-II 算法具有更高的搜索效率。" 本文主要关注的是无线传感网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）中的一个重要问题——簇首选择。无线传感网络是由大量分布式传感器节点组成的网络，这些节点协同工作，收集环境或监测区域的数据。网络的生命周期通常受限于电池寿命，因此，有效地管理和分配能量是设计WSN的关键任务。 传统的分簇算法如LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy），虽然能有效节能，但可能面临簇首负载不均、网络寿命短暂的问题。针对这些问题，文中提出的算法基于 NSGA-II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II），这是一种多目标优化遗传算法，能同时处理多个优化目标，如最小化通信距离、最小化能量消耗、最大化节点生存时间和实现负载均衡。 在簇首选择中，首先通过理论计算来确定网络中的最优簇首数量，这一步骤有助于初始化种群，确保了算法在优化过程中的起点合理性。然后，引入正交实验设计，这是一种统计方法，可以减少重复试验，提高搜索效率，从而在有限的计算资源下找到更优解。 实验比较了新算法与LEACH算法以及标准NSGA-II算法的表现。结果表明，新算法能够实现更均匀的簇首分布，避免了某些簇首过早耗尽能量的情况，从而实现了更好的负载均衡。此外，由于优化效率的提升，网络的生命周期得以显著延长。相较于标准NSGA-II，新算法在保持优化效果的同时，减少了搜索次数，提高了运行效率。 本文提出的基于NSGA-II的多目标簇首选择算法为无线传感网络的能效管理和拓扑控制提供了一个有效且高效的解决方案，对于延长网络生命周期和提升整体性能具有重要意义。其理论计算和正交实验设计的方法对于其他多目标优化问题也具有一定的参考价值。