《電子技術(shù)應(yīng)用》
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無線傳感器網(wǎng)絡(luò)LEACH協(xié)議的 二進(jìn)制粒子群改進(jìn)算法
2015年電子技術(shù)應(yīng)用第4期
曹欲曉,,徐金寶,,徐夢(mèng)溪,彭煥峰
南京工程學(xué)院 計(jì)算機(jī)工程學(xué)院,,江蘇 南京211167
摘要: 針對(duì)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)LEACH協(xié)議分簇時(shí),,能量較低的節(jié)點(diǎn)可能會(huì)成為簇頭,簇頭在簇中的位置未必最優(yōu)的問題,,提出了一種基于二進(jìn)制粒子群的LEACH協(xié)議優(yōu)化算法,。首先在成簇過程中使簇的個(gè)數(shù)最優(yōu),然后應(yīng)用二進(jìn)制粒子群算法在每個(gè)簇中選擇最優(yōu)簇頭,。仿真證明,,二進(jìn)制粒子群優(yōu)化的LEACH協(xié)議較原始LEACH協(xié)議有效降低了總的能量消耗,延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)的生命期,。
中圖分類號(hào): TP393
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
文章編號(hào): 0258-7998(2015)04-0091-03
Improved binary particle swarm optimization algrothrim of LEACH protocol for wireless sensor network
Cao Yuxiao,,Xu Jinbao,Xu Mengxi,,Peng Huanfeng
School of Computer Engineering,Nanjing Institute of Technology,Nanjing 211167,,China
Abstract: This paper brings forth one kind of algrothrim based on binary particle swarm optimization(BPSO) which is used to sovle the problem described as follows. One problem is that node of wireless sensor network(WSN) with low energy probably could become cluster head.The other problem is that cluster head could have unreasonable position when WSN is divided into several clusters.Firstly,the number of clusters is managed to the best value.Secondly,,BPSO is used to select the best node in each cluster as cluster head. Finally,,it is proved by simulation experiment that LEACH protocol optimized by binary particle swarm can lower total energy consumption of WSN and prolong lifetime of WSN compared to LEACH protocol.
Key words : wireless sensor network;cluster,;LEACH protocol,;binary particle swarm optimization;particle code

  

0 引言

  LEACH協(xié)議[1]是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)經(jīng)典的分層路由協(xié)議,,能有效地延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間,。但是由于LEACH協(xié)議采用由節(jié)點(diǎn)生成隨機(jī)數(shù)的方法選擇簇頭并成簇,使得每次成簇的數(shù)目相差較大,,簇頭在簇中的位置未必最優(yōu),,且對(duì)簇頭的剩余能量也未加考慮,因此LEACH協(xié)議還有可改進(jìn)之處,。

  文獻(xiàn)[2]在簇頭選舉時(shí)考慮了節(jié)點(diǎn)的能量因素,,選擇剩余能量大的節(jié)點(diǎn)作簇頭,但未對(duì)簇的數(shù)目和簇頭位置進(jìn)行優(yōu)化,。文獻(xiàn)[3]在選擇簇頭時(shí),,考慮了候選簇頭及簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)的能量和距離因素,但對(duì)簇的數(shù)目和簇的大小未進(jìn)行控制,。文獻(xiàn)[4]引入了簇門限數(shù)和合并極小簇的方法,,對(duì)簇的規(guī)模和個(gè)數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,但對(duì)簇頭在簇中的位置未作考慮,。

  針對(duì)LEACH協(xié)議的不足,,本文基于LEACH提出了一種新的BPSO-LEACH(Binary Particle Swarm Optimization LEACH)算法,。BPSO-LEACH首先在分簇過程中控制簇的數(shù)量,使簇的個(gè)數(shù)最優(yōu)以減小全網(wǎng)的能量消耗,,然后對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)簇應(yīng)用二進(jìn)制粒子群算法重新選擇簇頭,,使簇內(nèi)能量消耗之和最小且節(jié)點(diǎn)間能耗均衡。

1 LEACH協(xié)議的不足

  由文獻(xiàn)[1-4]可知,,LEACH協(xié)議存在以下不足:

  (1)每一輪分簇時(shí),,簇的數(shù)目可能差別較大。如果簇?cái)?shù)太多,,會(huì)有較多的簇頭向基站傳輸數(shù)據(jù),,使全網(wǎng)的能耗過大;如果簇?cái)?shù)太少,,節(jié)點(diǎn)可能會(huì)離簇頭較遠(yuǎn),,向簇頭傳輸數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)因消耗過多能量而導(dǎo)致較早死亡,。

  (2)選舉簇頭時(shí),,由隨機(jī)數(shù)和閾值來決定一個(gè)節(jié)點(diǎn)是否成為簇頭,沒有考慮節(jié)點(diǎn)的剩余能量,,使剩余能量較小的節(jié)點(diǎn)有可能成為簇頭,,導(dǎo)致簇頭過早死亡。

  (3)每一個(gè)簇中,,簇頭位置未必最優(yōu),,使簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)能耗不均衡。

2 二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法

  設(shè)粒子在D維空間中尋優(yōu),,每個(gè)粒子有一個(gè)位置可用式(1)和式(2)表示:

  12.png

  式中,,w是慣性因子,c1是個(gè)體學(xué)習(xí)因子,,c2是全局學(xué)習(xí)因子,,r1和r2是區(qū)間[0,1]上的隨機(jī)數(shù),,PB是粒子的個(gè)體最優(yōu)值,,GB是粒子群最優(yōu)值。

  二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法BPSO[6](Binary Particle Swarm Optimization)的位置矢量是二進(jìn)制空間,,粒子在每一維上的取值只能是0或1,,速度矢量仍然位于實(shí)數(shù)空間。BPSO速度矢量的更新公式仍用式(2),,位置矢量改用式(3)描述:

  3.png

3 BPSO-LEACH算法

  針對(duì)LEACH協(xié)議的不足,,提出了以下改進(jìn)方案。

  (1)針對(duì)簇的個(gè)數(shù)不確定,,根據(jù)WSN的能量消耗模型,,計(jì)算出使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能耗最小的簇?cái)?shù),,在分簇過程中控制簇的數(shù)量,使簇的個(gè)數(shù)最優(yōu),。

  (2)針對(duì)能量較小的節(jié)點(diǎn)可能成為簇頭和簇頭位置不是最優(yōu),,在每個(gè)簇中遵循簇頭節(jié)點(diǎn)能量較大、簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)能耗均衡的思想,應(yīng)用BPSO算法重新選擇簇頭,。

  3.1 網(wǎng)絡(luò)模型

  (1)基站位于WSN外部,,能量不受限制,計(jì)算能力不受限制,。

  (2)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署在一個(gè)正方形區(qū)域中,節(jié)點(diǎn)初始能量相等,,部署后不再移動(dòng),。

  (3)基站知道WSN內(nèi)節(jié)點(diǎn)的地理位置和初始能量,基站能根據(jù)節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù)量估算節(jié)點(diǎn)的剩余能量,。

  (4)成員節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)到簇頭的距離,,調(diào)整自己的發(fā)射功率。

  3.2 分簇?cái)?shù)目的控制

  設(shè)WSN中有N個(gè)節(jié)點(diǎn),,隨機(jī)分布在L×L的區(qū)域,,共分成K個(gè)簇,dHB是簇頭到基站的歐氏距離,,?著fs和?著mp是節(jié)點(diǎn)的無線通信能量消耗系數(shù),。由文獻(xiàn)[7]可知:當(dāng)網(wǎng)絡(luò)分成K個(gè)簇時(shí),總的能量消耗最小,,此時(shí)的K稱為KBest,。

  在簇的形成階段,每一個(gè)成為簇頭的節(jié)點(diǎn)首先把自己成為簇頭的信息報(bào)告給基站而不是向全網(wǎng)廣播,,此時(shí)的簇頭稱為候選簇頭,。如果向基站報(bào)告的候選簇頭的個(gè)數(shù)超過KBest,則基站從中隨機(jī)挑選KBest個(gè)作為候選簇頭,,其余的作為普通節(jié)點(diǎn),;如果候選簇頭個(gè)數(shù)不足KBest個(gè),則基站線性增大閾值T(n)并告知全網(wǎng)節(jié)點(diǎn),,重新啟動(dòng)簇頭選舉,,直到產(chǎn)生KBest個(gè)候選簇頭。候選簇頭確定之后,,按照LEACH中的成簇方法把整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分成KBest個(gè)簇,。

  3.3 應(yīng)用BPSO算法確定最終簇頭

  從所有節(jié)點(diǎn)中選出KBest個(gè)候選簇頭并成簇后,候選簇頭在簇中的位置很可能不是最優(yōu)。下面應(yīng)用BPSO-LEACH算法選擇每個(gè)簇最優(yōu)的簇頭,。

  3.3.1 粒子的編碼

  設(shè)簇中有M個(gè)節(jié)點(diǎn),,則粒子的搜索空間就是M維二進(jìn)制空間。粒子i在進(jìn)化的第k代的位置矢量,,粒子每一維矢量的取值只能是0或1,。若X=1,則表示第k次迭代時(shí)第k個(gè)粒子對(duì)應(yīng)的分簇方案中把第j個(gè)節(jié)點(diǎn)作為簇頭,;若X=0,,則第j個(gè)節(jié)點(diǎn)作為簇中的成員。

  3.3.2 適應(yīng)值函數(shù)的設(shè)計(jì)

  應(yīng)用BPSO-LEACH算法選擇簇頭時(shí),,優(yōu)化目標(biāo)是使簇中所有節(jié)點(diǎn)的能耗之和最小且均衡,。定義適應(yīng)值函數(shù)如式(4)所示:

  4.png

  式中:d是簇中第i個(gè)節(jié)點(diǎn)到候選簇頭距離的平方,var(diH)是簇中第i個(gè)節(jié)點(diǎn)到候選簇頭距離的方差,, eH是候選簇頭的能量,,?琢>0,?茁>0,,?酌>0,,?琢+?茁+?酌=1。在WSN生命期的不同輪中,,可以使簇頭的選舉傾向于能耗最小或是能耗最為均衡,。

  3.3.3 BPSO-LEACH的步驟

  對(duì)每一個(gè)簇分別應(yīng)用BPSO-LEACH算法選擇簇頭,。

  (1)初始化一個(gè)規(guī)模為Q的粒子群,,每個(gè)粒子的維數(shù)是M(簇中節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)),確定參數(shù)c1,、c2,、w和迭代次數(shù)k。

  (2)初始化粒子的位置和速度,。粒子的位置矢量由式(5)給出:

  5.png

  r(0,,1)是區(qū)間[0,1]上的隨機(jī)數(shù),,R是一個(gè)常數(shù),。粒子的速度矢量由式(6)給出:

  6.png

  其中:VMin和VMax分別是粒子速度的最小值和最大值。

  (3)計(jì)算粒子的適應(yīng)值,。對(duì)于每一個(gè)粒子,,如果X=1,表示第k次迭代時(shí)第i個(gè)粒子表示的分簇方案中第j個(gè)節(jié)點(diǎn)作為簇頭,,其他節(jié)點(diǎn)作為成員,,利用式(4)計(jì)算粒子的適應(yīng)值。

  (4)計(jì)算每個(gè)粒子的個(gè)體最優(yōu)值和整個(gè)種群的全局最優(yōu)值。迭代過程中,,使適應(yīng)值函數(shù)取得最小值的粒子的位置矢量是個(gè)體最優(yōu)值,,在所有的個(gè)體最優(yōu)值中求出全局最優(yōu)值。

  (5)根據(jù)式(2)和式(3)更新粒子的速度和位置矢量,。

  (6)重復(fù)步驟(3)~(5),,直到完成規(guī)定的迭代次數(shù)。

  (7)對(duì)于最終全局最優(yōu)值所對(duì)應(yīng)的粒子,,因其對(duì)應(yīng)了若干種簇頭選擇方案(簇頭選擇方案總數(shù)等于值是1的矢量的維數(shù)之和),。對(duì)每一個(gè)候選簇頭,應(yīng)用式(4)求其適應(yīng)值,,取適應(yīng)值最小的候選簇頭作為最后的正式簇頭,。

4 仿真實(shí)驗(yàn)

  應(yīng)用MATLAB軟件對(duì)LEACH和BPSO-LEACH進(jìn)行仿真,各運(yùn)行100次,,取平均值進(jìn)行比較,。評(píng)價(jià)指標(biāo)是:(1)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間,從仿真開始到網(wǎng)絡(luò)中70%的節(jié)點(diǎn)還存活所經(jīng)歷的輪數(shù),。(2)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間內(nèi)節(jié)點(diǎn)的總能量消耗,。

  4.1 仿真環(huán)境和算法參數(shù)

  仿真參數(shù)如表1所示。

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  4.2 仿真結(jié)果

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  圖1是LEACH和BPSO-LEACH的網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間仿真結(jié)果,。圖中的橫坐標(biāo)表示分簇輪數(shù),,縱坐標(biāo)表示存活節(jié)點(diǎn)數(shù)。從圖1可以看出,,LEACH在620輪左右即出現(xiàn)第一個(gè)死亡節(jié)點(diǎn),,而BPSO-LEACH在870輪左右出現(xiàn)第一個(gè)死亡節(jié)點(diǎn)。LEACH的存活節(jié)點(diǎn)還剩下70%時(shí)的輪數(shù)約為1 300輪,,BPSO-LEACH約為1 930輪,。LEACH分簇的節(jié)點(diǎn)在大約2 900輪后全部死亡,而BPSO-LEACH約為4 500輪,。

002.jpg

  圖2是LEACH和BPSO-LEACH總的能量消耗仿真結(jié)果,。圖中的橫坐標(biāo)表示分簇輪數(shù),縱坐標(biāo)表示網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的剩余能量之和,。由圖2可以看出,,在網(wǎng)絡(luò)分簇的開始150輪,兩種算法的能量消耗相差不大,,隨著分簇輪數(shù)的增加,,BPSO-LEACH的能量消耗要明顯小于LEACH。

5 結(jié)束語

  本文首先在分簇過程中按最優(yōu)簇?cái)?shù)控制了簇的數(shù)量,。初步分簇過程按照LEACH協(xié)議的簇頭選舉方法選出候選簇頭,,成簇后再應(yīng)用二進(jìn)制粒子群方法重新選擇最終簇頭,。粒子的編碼采用了簇頭為1、節(jié)點(diǎn)為0的二進(jìn)制編碼方案,,適應(yīng)值函數(shù)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是簇中節(jié)點(diǎn)的能耗之和最小且能耗均衡,。迭代結(jié)束后取最優(yōu)粒子中適應(yīng)值最小的候選簇頭作為最終的簇頭。仿真結(jié)果表明,,BPSO-LEACH比LEACH可以節(jié)約30%的能量,,延長(zhǎng)約50%的網(wǎng)絡(luò)生存期。

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