基于遗传算法和模糊C均值聚类的WSN分簇路由算法

摘要

针对无线传感器网络(WSN)的节点能量有限、生命周期短、吞吐量低等问题,提出一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)聚类的WSN分簇路由算法GAFCMCR,采取“集中分簇,分布簇头选举”的方式.网络初始化时基站采用由GA优化的FCM聚类算法形成网络分簇.第一轮簇头由距簇中心最近的节点担任;从第二轮开始,簇头的选举由上一轮的簇头负责,选举过程综合考虑候选节点的剩余能量、与基站的距离、与簇内其他节点的平均距离三个因子,并根据网络状态实时调整三个因子的权重.在数据传输阶段,将轮询机制引入簇内通信.仿真结果表明,相同网络环境下,与LEACH算法和基于K-Means的均匀分簇路由(KUCR)算法相比,GAFCMCR将网络生命周期延长了105％和20％.GAFCMCR成簇效果良好,具有良好的能量均衡性和更高的吞吐量.