能源感知的分布式自组织网络拓扑控制算法优化

本文主要探讨了"自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法"，该算法旨在提高无线自组织网络能源利用效率。核心思想是结合最小连通支配集理论和计算几何学，通过智能地管理网络中节点的能量消耗。 首先，算法的核心步骤是选举那些能量寿命较长的节点来构建能量感知最小连通支配集。这种选择确保了支配节点具备足够的能量来执行关键的路由转发任务，从而维持网络的基本通信功能。连通支配集的建立有助于在网络中形成一个能量高效的通信路径，确保能量的有效分配和使用。 接下来，算法在已有的能量感知最小连通支配集上实施Delaunay三角剖分。这种技术可以优化节点之间的数据发送路径，减少传输能耗，进一步提升整体能量效率。同时，Delaunay三角剖分也保证了网络拓扑结构的平面性，使得节点布局更加合理，降低了传输过程中的物理距离损耗。 当原有的连通支配集因节点能量耗尽而失效时，算法会根据剩余节点的能量寿命重新选举新的替代节点进行拓扑重构。这实现了动态网络能量均衡，使网络能够在面临节点能量耗尽时仍能保持一定的连通性和稳定性，从而延长网络的整体生命周期。 通过仿真结果，研究者证明了该算法的有效性，它能够在保持网络小规模支配集的同时显著提高网络的能源利用率和生存时间。这一成果对于设计高效、节能的无线自组织网络具有重要的理论价值和实践意义，特别是在物联网、无线传感器网络等应用场景中，能源管理是关键的挑战之一。 关键词：分布式、拓扑控制、能量、网络协议，以及中图分类号TN915.02和文献标识码A，都揭示了这篇论文的主要关注点和学术定位。本文提供了一种创新的方法，通过分布式策略和能量感知来优化自组织网络的拓扑结构，从而在保持网络性能的同时，实现能源的高效利用和网络的可持续运行。