模糊K均值与自适应蛙跳算法：WSN能耗均衡分簇路由创新

本文主要探讨了一种创新的无线传感器网络（WSN）路由协议设计，即"基于模糊K均值和自适应混合蛙跳算法的分簇路由"。作者刘珂和杨锋英针对传统分簇路由协议在能耗开销不均衡和簇头选举策略上的局限性，提出了一个解决方案。他们首先通过Sink节点收集各子区域节点的位置信息，利用模糊K均值算法对网络区域进行动态划分，形成不同规模的簇，并将数据中心适配为初始簇头节点。这种方法有助于优化网络的能量分布，减少局部过载现象。 接着，作者定义了一个适应度函数，其目标是最大化节点的剩余能量和最小化节点到簇头以及簇头到Sink节点的距离。这个函数反映了路由效率和能源管理的双重考量。为了寻找最佳的簇头节点，他们引入了改进的自适应混合蛙跳算法，这种算法是一种优化搜索技术，能够有效地搜索最优解，并将其作为最终的簇头。 进一步地，设计了最小跳数路由算法来确定各个簇头到Sink节点的最短路径，确保数据传输的高效性和可靠性。通过NS2仿真工具对所提出的协议进行了深入的性能评估。实验结果显示，新设计的路由协议显著提升了网络的生命周期，相较于其他方法，平均寿命提高了30%以上，显示出明显的优越性。 关键词：模糊K均值、分簇路由、蛙跳算法、传感器。这项工作在TP393类别下被分类，并且获得了文献标志码A和文章编号1673-9787(2015)01-0075-06。本文的研究对于WSN的能耗管理和路由优化提供了新的视角和技术手段，对于提高WSN的效率和稳定性具有重要的理论和实践意义。