模糊-TOPSIS优化：提升移动WSN寿命的多准则簇头选择策略

本文主要探讨了"基于Fuzzy-TOPSIS的移动无线传感器网络的寿命优化"这一主题，针对无线传感器网络的关键性能指标——节点寿命提出了创新性的解决方案。作者 Bilal Muhammad Khana、Rabia Bilal 和 Rupert Young 从伊斯兰堡国立科技大学、巴基斯坦卡拉奇乌斯曼理工学院和英国苏塞克斯大学的角度出发，利用多准则决策理论中的模糊TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution）方法来优化无线传感器网络中簇头（Cluster Head, CH）的选择过程。 在分簇架构中，传感器节点通过协作将数据传送给汇聚节点CH，CH再转发至sink。研究者提出的模糊TOPSIS算法考虑了多个关键标准，包括剩余能量、节点能量消耗率、邻节点数量、邻接节点间的平均距离以及节点到sink的距离。通过引入基于阈值的簇内和簇间多跳通信机制，旨在降低能耗，从而提升整个网络的效率和寿命。 此外，论文还分析了节点密度和移动性策略对无线传感器网络寿命的影响，特别是通过一种可预测的移动模式（如八角形轨迹）来均衡负载分布，进一步改善网络寿命和延迟。实验结果显示，相比于传统的Fuzzy和LEACH协议，所提方案能够显著提高网络寿命（60%）, 减少能量消耗（80%），并降低每轮CH选择次数（25%）。这篇论文于2017年1月4日在《电气系统与信息技术学报》上在线发布，是电子研究所（ERI）出版的开放获取作品，遵循CCBY-NC-ND许可证。 本文的核心知识点包括： 1. 分簇技术在WSNs中的应用及节点寿命优化的重要性。 2. 模糊TOPSIS方法在多准则决策中的应用，用于智能选择簇头节点。 3. 能耗优化策略，如阈值通信机制和移动性管理对延长网络寿命的影响。 4. 实验结果验证新方法在节能和网络稳定性方面的优势。 5. 开放获取出版和版权许可的信息。 通过这些方法和策略，研究者旨在提供一种高效且可持续的无线传感器网络设计，对于无线传感器网络的未来发展具有重要的理论和实践价值。