AGNES聚类驱动的能耗均衡WSNs路由优化

"该文档详细介绍了基于AGNES聚类的能耗均衡无线传感器网络(WSNs)优化路由算法，旨在解决能量消耗不均导致的网络寿命缩短问题。通过AGNES聚类算法实现网络均匀分簇，并结合节点剩余能量、节点与基站的距离以及相应的权重因子进行簇头选举。之后，利用改进的Dijkstra算法确定簇头之间的最短路径，实现多跳路由。仿真结果显示，相较于LEACH和KBECR算法，EBRAA算法在簇分布、能耗均衡方面表现更优，能有效延长网络生命周期。关键词包括无线传感器网络、AGNES聚类、均匀分簇、Dijkstra算法、路径优化和能耗均衡。" 本文主要探讨的是无线传感器网络(WSNs)中的能量效率问题，由于WSNs中节点的能量有限，能量耗尽会导致网络寿命缩短，因此，研究能量均衡的路由策略至关重要。论文提出了一种名为EBRAA(Energy-Balanced Routing Algorithm based on AGNES Clustering)的新算法，它利用AGNES(Agglomerative Nested Clustering)凝聚层次聚类算法对网络进行分簇，以实现更为均匀的能量消耗。 AGNES聚类是一种自底向上的聚类方法，它将每个节点视为一个单独的簇开始，然后逐步合并相似的簇，直至达到预定的簇数或满足特定条件。在WSNs中，AGNES聚类可以有效地将节点组织成多个簇，每个簇内部的节点尽可能接近，这有助于降低通信能耗，因为近距离节点间的通信通常比远距离通信消耗更少的能量。 在AGNES聚类基础上，EBRAA算法进一步考虑了节点的剩余能量和节点到基站的距离。这些因素作为权重因子，用于簇头的选举过程，确保能量较高的节点和地理位置适中的节点成为簇头，从而实现能量的均衡分配。簇头的选择是分布式进行的，每个节点根据自身的能量状态和位置信息参与决策，这样可以避免所有节点都集中在某些特定区域，导致局部过早耗尽能量。 簇头选举完成后，EBRAA算法应用了改进的Dijkstra算法来寻找簇头之间的最短路径。传统的Dijkstra算法可能忽略能量因素，而改进后的版本则考虑了路径上的节点能量消耗，以寻找能量效率最高的多跳路由。这种路径优化策略能够减少中间节点的能量消耗，进一步提升网络的生存时间。 仿真结果对比了EBRAA算法与两种经典算法——LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)和KBECR (Keyword-Based Energy-Efficient Cluster Routing)，证明EBRAA在簇分布的合理性、能量均衡和网络生命周期的延长方面具有显著优势。因此，EBRAA算法为WSNs的能耗均衡提供了一种有效的解决方案，对于实际部署大规模、长期运行的WSNs具有重要的参考价值。