一种基于遗传聚类的无线传感器网络分簇算法.pdf

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1、128传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2012年第3l卷第ll期一种基于遗传聚类的无线传感器网络分簇算法何世钧，代岩岩，周汝雁，周文君，赵世亭(上海海洋大学信息学院，上海2o1306)摘要：针对无线传感器网络(WSNs)存在负载能量不平衡的问题，为实现传感器网络能耗均衡、最大化延长网络周期，提出一种基于遗传模糊聚类算法的WSNs分簇算法。在该算法中，用遗传算法(GA)优化模糊聚类算法，改进模糊聚类算法对初始值敏感的问题，形成节点位置的最优分簇。仿真结果表明：无论传感器节点如何分布，与FCM相比，该算法每次都收

2、敛到最优目标函数值，每次分簇结果都相同，其分簇效果要优于FCM。关键词：无线传感器网络；分簇；遗传算法；模糊聚类中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000-9787(2012)11-0128-04AclusteringalgorithmofWSNsbasedongeneticclusterHEShi-jun，DAIYan·yan，ZHOURu—yan，ZHOUWen-jun，ZHAOShi—ring(CollegeofInformationScience，ShanghaiOceanUniversity，Shanghai201306，China)Abstr

3、act：AimingatunbalancedproblemofloadenergyofWSNs，aclusteralgorithmbasedonthegeneticfuzzyclusteralgorithmispresented，inordertobalancethenodes’energyconsumptionandmaximizethenetwork’Slifetime．Thealgorithmoptimizesthefuzzyclusteralgorithmwithgeneticalgorithmtoimprovethesensitivityoftheinit

4、ialvalueandformtheoptimalclusteringofnodeposition．Simulationresultsshowthat，nomatterhowsensornodesaredistributed，comparedwithFCM，thisalgorithmcanconvergetotheoptimalobjectivefunctionvaluesandgetthesameclusteringresultseverytime．ItsclusteringeffectisbetterthanFCM．Keywords：wirelesssensor

5、networks(WSNs)；clustering；geneticalgorithm(GA)；fuzzycluster0引言敛速度快，聚类效果好，应用最为广泛。但FCM存在对初无线传感器网络(wirelesssensornetworks，WSNs)是通始值敏感，容易陷入局部最优解的缺点。本文把聚类方法过无线通信方式形成多跳自组织的网络系统，能够协同地应用到WSNs路由算法的簇形成过程中，提出一种基于感知、采集和处理网络覆盖地理区域中对象的信息，并传送遗传聚类的WSNs分簇算法，解决了模糊聚类算法对初始给观察者。由于传感器节点大都采用电池供电，一旦投值敏感的问题，实现

6、传感器网络的最优分簇，从而有效延放，则很难补充能量。因此，如何降低传感器节点的能耗，长WSNs的生命周期。延长网络寿命成为WSNs的首要设计目标。其中，分簇技1FCM与遗传算法基本理论1．1FCM聚类算法术成为拓扑结构控制中有效延长网络生存期的一个重要手FCM聚类算法是用隶属度确定每个数据点属于某个段。聚类的程度的一种聚类算法。它是对早期硬性C均值聚目前，已提出的WSNs能量均衡分簇算法较多。其类算法的改进，但是FCM对初始值较敏感，不同初始值的中，Leach_3算法是比较经典的WSNs分簇算法，它的成簇选取，得到不同的聚类结果，导致陷入局部最优解。思想对后来提出的

7、很多分簇算法影响很大，如LEACH—FCM算法把n个向量X(i=1，2，⋯n)分为c个模糊C[4，LEACH—F，TEEN，HEED等。文献[5]提出的CEFL组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的目标函数达算法采用Mamdani模糊逻辑方法选择簇头，但算法没有到最小。考虑簇形成过程，且算法复杂，时间复杂度高。聚类分析FCM的目标函数为是根据事物的特征对其进行聚类或分类，是数据挖掘中的核心技术。其中模糊C均值(FCM)聚类算法[63由于其收．，(U，c。，⋯¨c)=∑∑收稿日期：2012-05—10基金项目：上海市科委科研项目(10510502800)第l1