阎新芳，张晓丹，严晶晶，冯 岩

(郑州大学 信息工程学院，河南 郑州 450001)

WSN中基于离散人工鱼群的分簇拓扑优化算法

阎新芳，张晓丹，严晶晶，冯 岩

(郑州大学 信息工程学院，河南 郑州 450001)

针对无线传感器网络中的HCAGG未综合考虑邻居节点的距离和能量分布，离簇首节点较远而能量较少的节点易成为盲节点的问题，提出一种分级簇算法.该算法引入新的综合权值计算方式，利用离散人工鱼群算法快速遍历到满足成员节点距其越远能量越多，反之越少的新簇头，降低了盲节点出现的概率.仿真结果表明，该算法有助于均衡节点能量，能有效延长网络生存期.

WSN；分簇拓扑优化；离散人工鱼群；HCAGG；均衡节点能量

0 引言

无线传感器网络(wireless sensor network, WSN)是由大量传感器节点通过自组织方式构成的无线网络.节点一次性播洒后，能量通常不可再生.因此，降低网络能量消耗，延长网络生存期，成为WSN路由协议的首要设计目标[1-2].分簇路由功耗低，易于维护扩展，已成为WSN路由协议的研究热点[3-4].而分簇拓扑结构[5-7]的设计是分簇路由的关键.在分簇拓扑结构设计中，簇头节点的选举对降低网络能量消耗，延长网络生存期起着至关重要的作用.

文献[8]提出一种基于梯度的有网关的分簇拓扑算法(hierarchical clustering algorithm based on gradient with gateway，HCAGG)，该算法引入剩余能量和到邻居节点的平均距离构造权值并引入自适应系数动态调节二者所占比重.但是未考虑邻居节点能量与到簇头节点距离的关系，使簇内远离簇头节点而能量较低……