无线传感器网络能耗均衡：自适应拓扑博弈算法

"该文主要介绍了一种针对无线传感器网络的自适应拓扑控制策略，旨在解决由于节点能量有限和能耗不均衡导致的网络生命周期缩短问题。通过引入势博弈理论，将节点的平均寿命、最短寿命、网络连通性和覆盖性纳入效益函数，构建了一个基于序数势博弈的能耗均衡模型。基于这个模型，作者提出了一种自适应的拓扑博弈算法，该算法允许节点根据其平均寿命动态调整功率，帮助低能量节点节省能源，从而延长整个网络的生存时间。实验结果表明，该算法在提高网络能量均衡性、提升能效、保持网络拓扑的健壮性和适应性方面，相比于其他博弈论为基础的拓扑控制方法，表现出显著的优势。" 本文深入探讨了无线传感器网络（WSN）中的能耗管理问题，尤其是节点能量有限和能耗不均衡对网络寿命的影响。无线传感器网络通常由大量低功耗节点组成，这些节点用于监测环境或特定区域，因此，网络的生存时间取决于节点的电池寿命。当节点能量耗尽时，网络的连通性和覆盖能力会受到影响，从而缩短网络的生命周期。 为了解决这个问题，作者采用了势博弈理论，这是一种博弈论模型，其中玩家的策略选择受到共同利益的影响。在WSN的背景下，每个节点都是博弈的参与者，它们的目标是最大化网络的总体效益，包括延长网络生存时间、保持网络连通性以及确保有效覆盖。将节点的平均寿命和最短寿命作为关键参数，可以确保网络中所有节点的能量消耗更加均衡。 通过建立基于序数势博弈的能耗均衡拓扑控制模型，作者设计了一种自适应算法，该算法允许节点根据其平均寿命动态调整发射功率。这种自适应性有助于减少高能耗节点的功率消耗，同时帮助低能量节点节省能源，以达到整体的能耗均衡。通过这种方式，网络的生存时间得到显著延长，同时也保持了网络的连通性和覆盖质量。 仿真实验和对比分析证明了所提算法的有效性，它不仅提高了网络的能量效率，增强了网络拓扑的健壮性，还提升了网络对环境变化的适应能力。这些特性使得该算法在实际无线传感器网络部署中具有很高的应用潜力，可以优化网络性能，延长网络生命周期，并提高数据收集的可靠性。