CN109413710A - 基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提出的一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇方法及装置，基于遗传算法计算优选权值，将权值与LEACH算法的权值相乘得到一个适应于当前无线传感器网络中传感器分布以及适应于预设网络性能优化方向的优选权值，将优选权值带入LEACH算法对无线传感器网络进行分簇，通过将阈值乘以一个优选权值，可以优化LEACH算法当前轮被选为簇头节点的数量，减轻无线传感器网络中节点的运算负担，保障了整个数据传输过程的网络高性能。
Description
技术领域
本发明实施例涉及无线传感器网络技术领域，具体涉及一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇方法及装置。
背景技术
随着物联网时代的到来，生活中的无线传感器种类日益丰富，无线传感器数量逐渐增多，无线传感器网络的结构愈加复杂和规模愈加庞大。与之产生矛盾的是，人们对于无线传感器网络的通信质量要求越来越高，这就要求无线传感器网络在设计时就要更多的考虑网络的生命周期、网络的通畅性等方面可能存在的影响网络性能的隐患。这时一般解决方法有两种：第一种，在网络设计之初就对网络结构进行针对提高网络性能的设计，这种做法可以从根本上解决网络性能不高的问题。但是这种做法就要求网络设计者在设计之初，就要考虑到网络运行过程中每一环节方方面面可能出现的问题，网络设计者的设计难度巨大。第二种，就是在网络结构已经成型后，对网络中的算法进行优化，这种方法是一种补救措施，但是实施起来相对于前一种更加容易且常见。
LEACH协议，全称是“低功耗自适应集簇分层型协议”(Low Energy AdaptiveClustering Hierarchy)，是一种无线传感器网络路由协议。基于LEACH协议的无线传感器网络数据传输方法旨在均衡传感器节点的能量消耗，延长无线传感器网络的生命周期。现有的基于LEACH协议的无线传感器网络数据传输方法，在每一轮簇头选举中，将无线传感器网络节点根据剩余能量归类进标准区和警告区两个区域，使得位于不同区域的节点以不同的概率当选为本轮簇头节点，从而保护能量相对较低的节点。但是需要确定每一轮当中当前节点的所属区域，这样就需要增加了节点的计算能力，加重了节点的运算负担。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇方法及装置。
有鉴于此，第一方面，本发明实施例提供一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇方法，其特征在于，包括：
计算LEACH算法的阈值；
根据遗传算法和LEACH算法计算无线传感器网络的优选权值；
将所述阈值与所述优选权值相乘得到优选阈值；
将所述优选阈值带入LEACH算法对所述无线传感器网络进行分簇。
具体的，根据遗传算法和LEACH算法计算无线传感器网络的优选权值，包括：
S201.将所述阈值与预设权值相乘得到新的阈值；
S202.根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到能耗模型；
S203.将所述能耗模型作为适应度函数带入遗传算法，得到遗传因子；
S204.将所述遗传因子作为优选权值。
可选的，按下式计算LEACH算法的阈值：
其中，T(n)为阈值，P为节点成为簇头节点的百分数，r为当前轮数，L为在最近的一轮中未当选簇头的节点集合，n表示节点。
可选的，根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到能耗模型，包括：
根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到当前轮次所述无线传感器网络所有节点剩余能量；
根据所述无线传感器网络所有节点剩余能量，得到如下所示能耗模型：
S＝∑EL
式中，S表示能耗模型，EL表示网络当前轮次所有节点剩余能量。
可选的，根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到能耗模型，包括：
根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到所述无线传感器网络中的数据传输速率和当前轮次所述无线传感器网络所有节点剩余能量；
对所述无线传感器网络中的数据传输速率和当前轮次所述无线传感器网络所有节点剩余能量进行归一化处理和同趋化处理，得到如下所示的能耗模型：
S＝a1*∑EL+a2*V
式中，S表示能耗模型，EL表示网络当前轮次所有节点剩余能量、V表示无线传感器网络中的数据传输速率，a1为归一化处理参数和a2为同趋化处理参数。
可选的，S204之前，还包括：
判断S201-S203的执行次数是否满足预设定值；
若不满足，则继续执行S201-S203，直至S201-S203的执行次数满足预设定值；
若满足，则将所述遗传因子作为优选权值。
第二方面，本发明实施例还提供一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇装置，包括：
阈值计算模块，用于计算LEACH算法的阈值；
权值计算模块，用于根据遗传算法和LEACH算法计算无线传感器网络的优选权值；
优选阈值计算模块，用于将所述阈值与所述优选权值相乘得到优选阈值；
分簇模块，用于将所述优选阈值带入LEACH算法对所述无线传感器网络进行分簇。
所述权值计算模块，包括：
计算单元，用于将所述阈值与预设权值相乘得到新的阈值；
仿真单元，用于根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到能耗模型；
遗传算法单元，用于将所述能耗模型作为适应度函数带入遗传算法，得到遗传因子；
权值确定单元，用于将所述遗传因子作为优选权值。
可选的，所述权值计算模块，还包括：
判断单元，判断所述权值计算模块的运行次数。
相比现有技术，本发明实施例提出的一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇方法，基于遗传算法计算优选权值，将权值与LEACH算法的权值相乘得到一个适应于当前无线传感器网络中传感器分布以及适应于预设网络性能优化方向的优选权值，将优选权值带入LEACH算法对无线传感器网络进行分簇，通过将阈值乘以一个优选权值，可以优化LEACH算法当前轮被选为簇头节点的数量，减轻无线传感器网络中节点的运算负担，保障了整个数据传输过程的网络高性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇方法流程图；
图2为本发明实施例提供的一种根据遗传算法和LEACH算法计算无线传感器网络的优选权值的方法流程图；
图3为本发明实施例提供的LEACH算法一轮的流程图；
图4为本发明实施例提供的一种遗传算法的流程图；
图5为本发明实施例提供的一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇装置示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法是基于LEACH协议的算法，LEACH算法是一种自应分簇拓扑算法，它的执行过程是周期性的，每轮循环分为簇的建立阶段和稳定的数据通信阶段。
LEACH算法的基本思想是：以循环的方式随机选择簇头节点，将整个传感器网络的能量负载平均分配到每个传感器节点中，从而达到降低传感器网络的能源消耗、提高传感器网络整体生存时间的目的。
但是LEACH算法并未考虑由地理等客观因素对传感器网络性能产生的影响。
本发明利用遗传算法的优化模型，对传统LEACH算法中的阈值计算公式进行针对于当前网络状况的优化，再将优化后的阈值计算公式代入LEACH算法中，在当前网络状况下进行数据传输。经过优化后的LEACH算法对于当前网络状况下的网路更加适应，传输性能更好。
图1为本发明实施例提供一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇方法流程图，如图1所述，所述方法包括：
S1.计算LEACH算法的阈值；
S2.根据遗传算法和LEACH算法计算无线传感器网络的优选权值；
S3.将所述阈值与所述优选权值相乘得到优选阈值；
S4.将所述优选阈值带入LEACH算法对所述无线传感器网络进行分簇。
具体的，如图2所示，S2包括：
S201.将所述阈值与预设权值相乘得到新的阈值；
具体的，在本申请实施例中，所述预设权值为0.5到1.5之间值；
S202.根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到能耗模型；
具体的，LEACH算法一轮的流程如图3所示，包括：
按照阈值计算公式计算阈值T(n)；
生成一个0，1之间的随机数；
判断随机数是否大于阈值；
若是，则该节点当前轮为簇，并选择距离最近的簇头传输数据；
若否，则该节点当前轮当选为簇头，并进行数据传输。
S203.将所述能耗模型作为适应度函数带入遗传算法，得到遗传因子；
具体的，遗传算法的流程如图4所示，包括：
初始化群体：随机生成多个个体作为初始群体；
评价群体：通过适应度函数计算群体中各个个体的适应度；
判断个体的适应度是否满足预设适应度，若是，则输出遗传因子，若否，则进行遗传操作。
遗传操作包括：
选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的。
交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子。
变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。
群体经过遗传操作后得到下一代群体。
S204.将所述遗传因子作为优选权值。
按下式计算LEACH算法的阈值：
其中，T(n)为阈值，P为节点成为簇头节点的百分数，r为当前轮数，L为在最近的一轮中未当选簇头的节点集合，n表示节点。
本申请提出的用于遗传算法中的适应度函数(能耗模型)计算公式可以自由选取，目的是选择一个可以判断网络某一性能好坏的指标，
例如，可以根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到当前轮次所述无线传感器网络所有节点剩余能量；
根据所述无线传感器网络所有节点剩余能量，得到如下所示能耗模型：
S＝∑EL
式中，S表示能耗模型，EL表示网络当前轮次所有节点剩余能量，对于网络剩余能量方面进行优化，选择每一轮次中剩余能量多的(即，S值较为大的)个体进行遗传。
例如，也可以同时对于网络中的若干性能向你所需的方向优化，比如说，适应度函数值S可以选择为：
根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到所述无线传感器网络中的数据传输速率和当前轮次所述无线传感器网络所有节点剩余能量；
对所述无线传感器网络中的数据传输速率和当前轮次所述无线传感器网络所有节点剩余能量进行归一化处理和同趋化处理，得到如下所示的能耗模型：
S＝a1*∑EL+a2*V
式中，EL表示网络当前轮次所有节点剩余能量、V表示无线传感器网络中的数据传输速率，a1为归一化处理参数和a2为同趋化处理参数，并且，有时对于网络性能不同方面的需求不同，对于a1，a2还可以进行适当的调节，使本专利所提及的改进分簇算法更加有侧重的对网络性能进行优化。
将S204之前，还包括：
判断S201-S203的执行次数是否满足预设定值或判断遗传因子是否满足收敛，预设定值根据具体情况自行设定，可以为任意正整数值；
若不满足，则继续执行S201-S203，直至S201-S203的执行次数满足预设定值；
若满足，则将所述遗传因子作为优选权值。
本发明实施例提出的一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇方法，基于遗传算法计算优选权值，将权值与LEACH算法的权值相乘得到一个适应于当前无线传感器网络中传感器分布以及适应于预设网络性能优化方向的优选权值，将优选权值带入LEACH算法对无线传感器网络进行分簇，通过将阈值乘以一个优选权值，可以优化LEACH算法当前轮被选为簇头节点的数量，减轻无线传感器网络中节点的运算负担，保障了整个数据传输过程的网络高性能。
本发明与现有的分簇方法相比，本发明首先对网络中的能耗情况进行预测，再进行针对性的优化。
本发明可以适用于绝大多数无线传感器网络，对网络结构的要求不高。
基于相同的发明构思，本发明实施例还提供一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇装置，如图5所示，所述装置包括：
阈值计算模块，用于计算LEACH算法的阈值；
权值计算模块，用于根据遗传算法和LEACH算法计算无线传感器网络的优选权值；
优选阈值计算模块，用于将所述阈值与所述优选权值相乘得到优选阈值；
分簇模块，用于将所述优选阈值带入LEACH算法对所述无线传感器网络进行分簇。
所述权值计算模块，包括：
计算单元，用于将所述阈值与预设权值相乘得到新的阈值；
仿真单元，用于根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到能耗模型；
遗传算法单元，用于将所述能耗模型作为适应度函数带入遗传算法，得到遗传因子；
权值确定单元，用于将所述遗传因子作为优选权值。
所述权值计算模块，还包括：
判断单元，判断所述权值计算模块的运行次数。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (9)
1.一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇方法，其特征在于，包括：
计算LEACH算法的阈值；
根据遗传算法和LEACH算法计算无线传感器网络的优选权值；
将所述阈值与所述优选权值相乘得到优选阈值；
将所述优选阈值带入LEACH算法对所述无线传感器网络进行分簇。
2.根据权利要求1所述的无线传感器网络的分簇方法，其特征在于，根据遗传算法和LEACH算法计算无线传感器网络的优选权值，包括：
S201.将所述阈值与预设权值相乘得到新的阈值；
S202.根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到能耗模型；
S203.将所述能耗模型作为适应度函数带入遗传算法，得到遗传因子；
S204.将所述遗传因子作为优选权值。
3.根据权利要求2所述的无线传感器网络的分簇方法，其特征在于，按下式计算LEACH算法的阈值：
其中，T(n)为阈值，P为节点成为簇头节点的百分数，r为当前轮数，L为在最近的一轮中未当选簇头的节点集合，n表示节点。
4.根据权利要求2所述的无线传感器网络的分簇方法，其特征在于，根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到能耗模型，包括：
根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到当前轮次所述无线传感器网络所有节点剩余能量；
根据所述无线传感器网络所有节点剩余能量，得到如下所示能耗模型：
S＝∑EL
式中，S表示能耗模型，EL表示网络当前轮次所有节点剩余能量。
5.根据权利要求2所述的无线传感器网络的分簇方法，其特征在于，根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到能耗模型，包括：
根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到所述无线传感器网络中的数据传输速率和当前轮次所述无线传感器网络所有节点剩余能量；
对所述无线传感器网络中的数据传输速率和当前轮次所述无线传感器网络所有节点剩余能量进行归一化处理和同趋化处理，得到如下所示的能耗模型：
S＝a1*∑EL+a2*V
式中，S表示能耗模型，EL表示网络当前轮次所有节点剩余能量、V表示无线传感器网络中的数据传输速率，a1为归一化处理参数和a2为同趋化处理参数。
6.根据权利要求2所述的无线传感器网络的分簇方法，其特征在于，S204之前，还包括：
判断S201-S203的执行次数是否满足预设定值；
若不满足，则继续执行S201-S203，直至S201-S203的执行次数满足预设定值；
若满足，则将所述遗传因子作为优选权值。
7.一种基于遗传算法优化的无线传感器网络的分簇装置，其特征在于，包括：
阈值计算模块，用于计算LEACH算法的阈值；
权值计算模块，用于根据遗传算法和LEACH算法计算无线传感器网络的优选权值；
优选阈值计算模块，用于将所述阈值与所述优选权值相乘得到优选阈值；
分簇模块，用于将所述优选阈值带入LEACH算法对所述无线传感器网络进行分簇。
8.根据权利要求7所述的无线传感器网络的分簇装置，其特征在于，所述权值计算模块，包括：
计算单元，用于将所述阈值与预设权值相乘得到新的阈值；
仿真单元，用于根据所述新的阈值对无线传感器网络进行一轮LEACH算法仿真，得到能耗模型；
遗传算法单元，用于将所述能耗模型作为适应度函数带入遗传算法，得到遗传因子；
权值确定单元，用于将所述遗传因子作为优选权值。
9.根据权利要求8所述的无线传感器网络的分簇裝置，其特征在于，所述权值计算模块，还包括：
判断单元，判断所述权值计算模块的运行次数。
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