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WSN中利用熵权自适应分簇和改进PSO的路由优化算法

ROUTING OPTIMIZATION ALGORITHM BASED ON ENTROPY WEIGHT ADAPTIVE CLUSTERING AND IMPROVED PSO IN WSN

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针对无线传感器网络(Wireless sensor network,WSN)能耗不均以及使用生命周期较短等问题,提出一种利用熵权自适应分簇和改进粒子群优化的WSN路由优化算法(FNNPSO).运用模糊神经网络推理选取簇头,利用熵权法明确簇头指标的权重,基于模糊神经网络评估标准得到簇头的转发概率,并且将概率较高的簇头设为中继节点,逐层完成信息传输;采用改进粒子群优化算法优化网络路由,通过考虑中继节点的数量、网关到基站之间的距离和网络的中继负载因子,来设计新型适应度函数.提出的方案融合两种算法的优势,通过模糊神经网络提高了簇内结构的稳定性,利用优化后的粒子群算法增强了簇间路由的鲁棒性和可靠性.实验结果表明,相比其他几种较新的路由优化算法,所提算法有效减少了网络能耗并且延长了其生命周期.

杨明丽、路翀

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新疆交通职业技术学院运输管理学院 新疆 乌鲁木齐831401

新疆财经大学信息管理学院 新疆 乌鲁木齐830012

自适应分簇 熵权法 模糊神经网络 改进粒子群优化 无线传感器网络 能耗不均

国家自然科学基金

61363066

2022

10.3969/j.issn.1000-386x.2022.07.017

计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

计算机应用与软件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.615
ISSN：1000-386X
年,卷(期)：2022.39(7)
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