WSN节能负载均衡：PSO优化模糊C均值分簇路由算法POFCA

本文主要探讨的是"基于PSO优化模糊C均值的WSN分簇路由算法"（POFCA），该研究关注无线传感器网络（WSN）中的关键挑战，即节点能量有限和负载不均衡。PSO（粒子群优化）算法被巧妙地应用于解决这些问题，尤其是在两个关键阶段：成簇阶段和数据传输阶段。 在成簇阶段，传统的模糊C均值（FCM）算法通常对初始聚类中心敏感，可能导致性能不稳定。通过引入PSO优化，POFCA能够适应性地调整聚类中心，使得算法对初始条件的依赖性减小。此外，算法根据节点剩余能量和相对距离动态更新簇首，这种策略有助于实现更有效的能量管理和负载均衡，确保簇内的资源分配更为合理。 数据传输阶段是另一个核心优化环节。POFCA设计了一个综合考虑距离因子、能量因子和节点负载的路径评价函数。这个函数旨在找到一条既能有效平衡簇首负担，又能尽量减少中继节点额外负载的最佳路由路径。为了达到这一目标，作者采用猫群优化算法，它是一种并行搜索方法，能够在复杂环境中寻找全局最优解。 与LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）和其改进版本LEACH-improved算法进行比较，POFCA表现出显著的优势。它能够更有效地平衡网络负载，降低整体能耗，从而显著延长网络的生命周期。这在能源受限的无线传感器网络中尤为重要，因为能源管理直接影响到网络的持续运作和数据传输效率。 本文的研究成果发表于2021年3月的《通信学报》第42卷第3期，具有较高的学术价值，为无线传感器网络的优化路由策略提供了新的理论支持和实践指导。该算法的实施将有助于提升WSN的稳定性和能源利用效率，对于实际应用中的WSN系统设计具有重要意义。