改进人工鱼群与模糊C均值的WSN节能分簇算法

本文主要探讨了无线传感器网络（WSN）中的能耗均衡问题，针对这一挑战，作者提出了一种结合改进人工鱼群算法（Improved Artificial Fish Swarm Algorithm, IAFSA）和模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）的新型WSN分簇算法，即IAFCA。IAFSA在设计上着重于优化搜索视野和步长，以防止迭代过程陷入局部最优解，同时利用IAFSA的最终解作为FCM的初始聚类中心，以此减弱FCM对初始聚类中心选择的敏感性。 在IAFCA的具体实现中，首先，IASC利用IAFSA来寻找更全局的解决方案，然后利用FCM进行更细致的聚类，通过计算节点间距离的相似性，建立节点与其所属聚类中心的不确定性关系。这种方法使得节点可以根据其剩余能量和与聚类中心的距离这两个关键参数被有效地分配到不同的簇中，从而实现能耗的均衡。 为了验证IAFCA的有效性，实验在两种不同的场景下进行了仿真，将其与低能耗自适应聚类层次协议（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy, LEACH）及其变种算法进行了对比。实验结果显示，IAFCA在提升网络寿命和能量效率方面表现出显著的优势，有效地延长了WSN的生命周期，减少了节点的能耗消耗。因此，IAFCA作为一种创新的WSN分簇策略，对于能源受限的无线传感器网络具有重要的实际应用价值。