一种基于协同哈里斯鹰优化和模糊逻辑的无线传感器网络分簇路由方法

本发明涉及一种无线传感器网络分簇路由方法，特别是采用一种协同哈里斯鹰优化和模糊逻辑的分簇路由方法chhfo（collaborative harris hawk fuzzyoptimization）。该方法将模糊逻辑系统与协同哈里斯鹰优化算法相结合，以提高网络的生命周期。模糊逻辑系统利用剩余能量、与基站的距离、相邻节点的数量描述符来指定每个簇头，建立最优簇，从而缓解潜在的热点问题。此外，具有协作行为的哈里斯鹰优化算法采用了一种创新的编码机制来选择最优中继簇头进行数据传输，从而提高无线传感器网络的能量效率，延长网络的生命周期。

背景技术：

1、无线传感器网络由于能够在恶劣和偏远环境中有效运行，被广泛应用于军事侦察、路径规划、实时监控、医疗保健、工业自动化等多个领域。这些网络由许多小型的、低成本的传感器节点组成，其处理、存储和能量能力有限。由于它们部署在偏远地区，更换电源或给节点充电通常是不切实际的。有效地组织和管理所有节点对于延长网络的生命周期和提高任务性能至关重要。近几十年来，出现了许多分簇和路由协议，作为应对这一挑战的高效解决方案。

2、无线传感器网络的分簇路由协议旨在将节点组织成簇，指定特定节点作为簇头(chs)，负责管理和传输每个簇内的数据。这些chs在聚合和中继数据到基站(bs)方面起着至关重要的作用，从而减少网络流量和能耗。著名的leach (low energy adaptiveclustering hierarchy)算法最初由heinzelman等人提出，该算法通过随机选择和概率计算来选择chs。然而，这种方法会迅速耗尽chs的能量，导致网络节点之间的能量分布不均匀，忽略了负载均衡，可能导致特定区域的网络过载，影响整体性能。对此，学者们提出了各种增强的ch选择和路由路径确定算法。目前最常用的是各种智能计算方法，如模糊逻辑、遗传算法、粒子群优化、灰狼优化，以及模糊逻辑与粒子群优化、模糊逻辑与蚁群优化等组合。特别的是，与其他算法相比，模糊逻辑因其处理聚类和路由中固有的不确定性的能力而脱颖而出。此外，它比清晰逻辑提供了更大的灵活性，通过更有效地组合输入参数来实现最佳解决方案。

3、尽管取得了一些进展，但无线传感器网络中的分簇路由优化仍然是一个复杂的np-hard问题，需要进一步探索最小化能耗和实现网络负载均衡。

技术实现思路

1、本发明一种采用协同哈里斯鹰优化和模糊逻辑的分簇路由方法，所要解决的技术问题是针对现有的分簇路由方法网络能耗较大问题，采用模糊逻辑和具有协作行为的哈里斯鹰优化对无线传感器网络进行分簇和路由。基本思想是采用基于剩余能量、与基站的距离、相邻节点的数量为输入的模糊逻辑系统来选择簇头和成簇，以及通过具有协作行为的哈里斯鹰算法来确定路由路径，从而有效提高无线传感器网络的能量效率，延长网络的生命周期。

2、本发明一种采用协同哈里斯鹰优化和模糊逻辑的分簇路由方法包括模糊逻辑成簇和协同哈里斯鹰路由两个部分。其中模糊逻辑成簇采用输入为剩余能量、与基站的距离、相邻节点数量的mamdani模糊逻辑系统来获得最优簇头。协同哈里斯鹰路由采用哈里斯鹰优化算法来选择中继簇头和传输数据；具体为定义一个新的适应度函数，在考虑能耗和负载平衡的同时评估哈里斯鹰的效率，然后通过哈里斯鹰个体之间的协作行为选出最优个体，进而选出最佳中继簇头，更好的完成数据传输任务。

3、所述的模糊逻辑分簇通过一个mamdani模糊逻辑系统来确定簇头，从而减少网络的能量消耗。模糊输入为剩余能量、与基站的距离以及相邻节点的数量，所有输入都归一化为同一范围[0-1]。然后通过不同隶属度函数转换为模糊变量，模糊推理引擎根据定义的45个模糊if-then规则得到对应的模糊输出，并根据质心法解模糊得到清晰输出probabilityvalue。所有节点中具有最大value值的被选为簇头节点。

4、所述的协同哈里斯鹰路由将每个候选中继簇头看做一只鹰，它的位置表示为，其中 i为种群大小， j表示解的维度，则中继簇头的集合即为猎物或解，表示为， k为中继簇头数。对每个个体进行佳点集编码则可获得初始种群。然后，计算每个个体的适应度函数值 f( )，值越小表示所选的路由路径越好。最好的个体表示为。接下来基于猎物的逃脱能量通过探索和开发两个阶段来寻找最优解。当迭代到预设的轮数时，最优适应度值的个体即为最优解。

5、由以上叙述可见本发明一种采用协同哈里斯鹰优化和模糊逻辑的分簇路由方法包含模糊逻辑成簇和协同哈里斯鹰路由两个部分。通过模糊逻辑系统形成优化的簇，并通过模仿哈里斯鹰捕猎行为来找到最佳的中继节点，从而降低网络能量消耗，延长网络生命周期。

技术特征：

1.一种采用模糊逻辑和协同哈里斯鹰优化的无线传感器网络分簇路由方法chhfo，其特征在于：包括模糊逻辑成簇和协同哈里斯鹰路由两个部分；该方法采用基于剩余能量、与基站的距离、相邻节点的数量为输入的模糊逻辑系统来选择簇头和成簇，以及通过具有协作行为的哈里斯鹰算法通过新的适应度函数来确定路由路径，从而有效提高无线传感器网络的能量效率，延长网络的生命周期；

技术总结本发明涉及一种无线传感器网络分簇路由方法，特别是采用一种协同哈里斯鹰优化和模糊逻辑的分簇路由方法CHHFO（Collaborative Harris Hawk Fuzzy Optimization）。该方法将模糊逻辑系统与协同哈里斯鹰优化算法相结合，以提高网络的生存期。模糊逻辑系统利用剩余能量、与基站的距离、相邻节点的数量等描述符来指定每个簇头，建立最优簇，从而缓解潜在的热点。此外，具有协作行为的哈里斯鹰优化算法采用了一种创新的编码机制来选择最优中继簇头进行数据传输，从而提高无线传感器网络的能量效率，延长网络的生命周期。技术研发人员：王出航,胡黄水受保护的技术使用者：长春师范大学技术研发日：技术公布日：2024/7/23