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🔥 内容介绍

WSN（无线传感器网络）由部署在环境中的大量不可充电的微型传感器节点组成，这些节点感知数据并将其传输到基站。一旦传感器的能量耗尽，传感器就会变得毫无用处，从而缩短网络的整体寿命。此外，无线传感器网络还可以用于数据机密应用，例如通信系统，这在这种情况下至关重要。然而，提高安全性和降低能耗之间始终需要权衡。有多种算法可以提供安全性，但大多数算法都具有复杂性。随着安全算法复杂度的增加，能量消耗也随之增加。

LEACH协议通过将传感器节点分成簇（cluster），并由簇头（cluster head）负责数据的收集和传输，以减少整个网络的能量消耗。然而，LEACH协议存在一些问题，如簇头节点的选择不均衡、能量消耗不平衡等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）改进的LEACH协议算法。

粒子群算法是一种模拟群体行为的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等自然界中的群体行为，来寻找最优解。在本文中，我们将粒子群算法应用于LEACH协议中，以改进能量均衡和高效性。

以下是基于粒子群算法改进的LEACH协议算法步骤：

1. 初始化：设置网络中的传感器节点数量、簇头节点数量、能量阈值等参数，并随机选择初始簇头节点。
2. 粒子群初始化：为每个传感器节点创建一个粒子，并随机初始化粒子的位置和速度。
3. 簇头选择：根据粒子的位置和速度，确定每个传感器节点是否成为簇头节点。通过计算每个传感器节点到其周围传感器节点的距离和能量消耗等指标，选择最优的传感器节点作为簇头节点。
4. 簇形成：将非簇头节点分配到最近的簇头节点，形成簇。
5. 数据传输：簇头节点负责收集和传输簇内传感器节点的数据。通过无线通信将数据传输到基站或其他簇头节点。
6. 能量更新：根据数据传输的能量消耗，更新每个传感器节点的能量。
7. 粒子更新：根据粒子群算法的更新规则，更新粒子的位置和速度。
8. 重复执行步骤3至步骤7，直到达到预定的迭代次数或网络中的能量消耗达到阈值。

通过基于粒子群算法改进的LEACH协议，能够实现更好的能量均衡和高效性。粒子群算法的引入使得簇头节点的选择更加均衡，能量消耗更加平衡。通过簇的形成和数据传输，可以减少网络中的能量消耗，延长网络的寿命。

总结而言，基于粒子群算法改进的LEACH协议是一种能够提高能量均衡和高效性的协议算法。通过合理选择簇头节点和优化数据传输，能够减少能量消耗，延长网络的寿命。未来的研究可以进一步探索粒子群算法在其他WSN协议中的应用，以提高网络的性能和稳定性。

📣 部分代码

function GlobalBest=pso2(clusterModel)

%clusterModel.clusterNode.countCHs
%model=newNetwork1(100, 100, 50, 175);
%model.n=3;
nVar=clusterModel.clusterNode.countCHs;       % Number of Decision Variables

VarSize=[1 nVar]; 
VarMin=0;           % Lower Bound of Variables
VarMax=1;           % Upper Bound of Variables
        

%model.Yard
%% PSO Parameters

MaxIt=50;          % Maximum Number of Iterations
%r = 50;
nPop=50;           % Population Size (Swarm Size)

w=1;                % Inertia Weight
wdamp=0.98;         % Inertia Weight Damping Ratio
c1=1.5;             % Personal Learning Coefficient
c2=1.5;             % Global Learning Coefficient

alpha=0.1;
VelMax=alpha*(VarMax-VarMin);    % Maximum Velocity
VelMin=-VelMax;                    % Minimum Velocity
                    % Minimum Velocity

%% Initialization

% Create Empty Particle Structure
empty_particle.Priority=[];
empty_particle.Velocity=[];
empty_particle.Cost=[];
empty_particle.Best.Priority=[];
empty_particle.Best.Cost=[];
empty_particle.Best.Path=[];
empty_particle.Path=[];

ep.Priority=[];
ep.Cost=inf;
ep.Path=[];
% Initialize Global Best
 
% GlobalBest.Priority=zeros(model.numNode-1,model.numNode);
% %GlobalBest.Path=repmat([],model.numNode-1,1);
% for k = 1:model.numNode-1
%     GlobalBest.Path(k) = [];
% 
% end
particle=repmat(empty_particle,clusterModel.clusterNode.countCHs-1,1);
GlobalBest=repmat(ep,clusterModel.clusterNode.countCHs-1,1);
%GlobalBest.Cost=inf( model.numNode-1, 1);
%pause;


% p1.Priority = [];
% p1.Cost = [];
% p1.Path = [];
% GlobalBest.Best = repmat(p1, model.numNode-1,1);
% Create Particles Matrix



% Initialization Loop
for i=1:clusterModel.clusterNode.countCHs-1
   fflag=0; 
for j=1:2
    fflag=0;
particle(i).Priority = rand(1,clusterModel.clusterNode.countCHs);
    % Initialize Velocity
    particle(i).Velocity = zeros(VarSize);    
    % Evaluation
    particle(i).Path = gen1(particle(i).Priority, clusterModel, i);
%     particle(i).Path
    
    [particle(i).Cost]=CostFunction(particle(i).Path, clusterModel);
    
    % Update Personal Best
    if(j==1)
    particle(i).Best.Priority=particle(i).Priority;
    particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
    particle(i).Best.Path=particle(i).Path;
    pr = particle(i).Priority;
    c = particle(i).Cost;
    p = particle(i).Path;
    else
        if(particle(i).Best.Cost>particle(i).Cost)
            particle(i).Best.Priority=particle(i).Priority;
    particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
    particle(i).Best.Path=particle(i).Path;
    fflag=1;
        end
    end
    
    % Update Global Best
    if particle(i).Best.Cost<GlobalBest(i).Cost
%         length(GlobalBest.Priority(i,:))
%         length(particle(i).Best.Priority)
        GlobalBest(i).Priority=particle(i).Best.Priority;
        GlobalBest(i).Cost=particle(i).Best.Cost;
        GlobalBest(i).Path=particle(i).Best.Path;
        if(isempty(GlobalBest(i).Priority))
            
            
           i
          %pause;
        end
        
    end
end
% pause
if(fflag==1)
    particle(i).Priority=pr;
    particle(i).Cost=c;
    particle(i).Path=p;
end
end

% Array to Hold Best Cost Values at Each Iteration
BestCost=zeros(MaxIt,clusterModel.clusterNode.countCHs-1);
%pause;

for j=1:clusterModel.clusterNode.countCHs-1
    if (isempty(GlobalBest(j).Priority))
        j
        %pause;
    end
end

%% PSO Main Loop
% sop = 0;
% for iit = 1:r
for it=1:MaxIt
    
    for i=1:clusterModel.clusterNode.countCHs-1
        
        if(clusterModel.nodeArch.dead(clusterModel.clusterNode.no(i)) ~= 1)
%         it
%         
%         i
%         
%         particle(i).Velocity
%         particle(i).Best.Priority
%         particle(i).Priority
        if(it == 1 && isempty(GlobalBest(i).Priority))
        GlobalBest(i).Priority=particle(i).Best.Priority;
        GlobalBest(i).Cost=particle(i).Best.Cost;
        GlobalBest(i).Path=particle(i).Best.Path;
        end
       % pause;
%          if(i==1)
%             particle(i).Velocity
%             
%         end
        % Update Velocity
        particle(i).Velocity = w*particle(i).Velocity ...
            + c1*rand(VarSize).*(particle(i).Best.Priority - particle(i).Priority) ...
            + c2*rand(VarSize).*(GlobalBest(i).Priority - particle(i).Priority);
%          if(i==1)
% %              c1*rand(VarSize).*(particle(i).Best.Priority - particle(i).Priority)
% %              c2*rand(VarSize).*(GlobalBest(i).Priority - particle(i).Priority)
%              
%             particle(i).Velocity
%             
%         end
        
        % Update Velocity Bounds
        particle(i).Velocity = max(particle(i).Velocity,VelMin);
        particle(i).Velocity = min(particle(i).Velocity,VelMax);
        
%         if(i==1)
%             particle(i).Velocity
%             pause;
%         end
        
        
%  if(i==1)
%   particle(i).Priority
% end       
        % Update Position
        particle(i).Priority = particle(i).Priority + particle(i).Velocity;
        
        % Velocity Mirroring
        OutOfTheRange=(particle(i).Priority<VarMin | particle(i).Priority>VarMax);
        particle(i).Velocity(OutOfTheRange)=-particle(i).Velocity(OutOfTheRange);
        
        % Update Position Bounds
        particle(i).Priority = max(particle(i).Priority,VarMin);
        particle(i).Priority = min(particle(i).Priority,VarMax);
%    if(i==1)
%   particle(i).Priority
% end     
%    if(i==1)
%   particle(i).Path
% end     
        particle(i).Path = gen2(particle(i).Priority, clusterModel, i);
%         particle(i).Path
%         it
%         i
%    if(i==1)
%   particle(i).Path
% end   
%         i
%         particle(i).Path
%        
% if(i==1)
%   particle(i).Cost
% end
        % Evaluation
        [particle(i).Cost]=CostFunction(particle(i).Path, clusterModel);
%    if(i==1)
%   particle(i).Cost
% end     
        % Update Personal Best
        if (particle(i).Cost<particle(i).Best.Cost)
            
            particle(i).Best.Priority=particle(i).Priority;
            particle(i).Best.Cost=particle(i).Cost;
            particle(i).Best.Path=particle(i).Path;
            
            % Update Global Best
            if (particle(i).Best.Cost<GlobalBest(i).Cost)
                
                GlobalBest(i).Priority=particle(i).Best.Priority;
        GlobalBest(i).Cost=particle(i).Best.Cost;
        GlobalBest(i).Path=particle(i).Best.Path;
                                %GlobalBest.Cost(i,:)=particle(i).Best.Cost;

                
            end
            
            
        end
        
%         if(i == 1)
%                 GlobalBest(i).Cost
%                 GlobalBest(i).Path
% %                 particle(i).Best.Cost
%                 end
        end
    BestCost(it,i) = GlobalBest(i).Cost;
    end
    
    % Update Best Cost Ever Found
  %  BestCost(it)=GlobalBest.Cost;
   % BestCost(it)
    % Inertia Weight Damping
    w=w*wdamp;

%     % Show Iteration Information
%     if GlobalBest.Sol.IsFeasible
%         Flag=' *';
%     else
%         Flag=[', Violation = ' num2str(GlobalBest.Sol.Violation)];
%     end
%     disp(['Iteration ' num2str(it) ': Best Cost = ' num2str(BestCost(it)) Flag]);
    
    % Plot Solution
%     figure(1);
%     PlotSolution(GlobalBest.Sol,model);
   % pause(0.01);
  % pause; 
  %it

end

% for k = 1:model.numNode-1
%     GlobalBest(k).Cost
% end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% model=dissEnergy(GlobalBest, model);
% nod = sum(model.dead);
% noda(iit) = nod;
% disp('Dead Nodes:')
% disp(nod)
% sop = sop + (model.numNode-1-nod);
% sopa(iit) = sop;
% disp('Total Packets:')
% disp(sop)
% disp('Total Energy:')
% model.Tenergy
% enea(iit) = model.Tenergy;
% %model.dead
% iit
% %pause;
% 
% createfigure(1:iit, enea, sopa, noda);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%





end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Kommuru, K. Jaya Shankar Reddy, et al. “A Novel Approach to Balance the Trade-Off between Security and Energy Consumption in WSN.” 2018 2nd International Conference on Micro-Electronics and Telecommunication Engineering (ICMETE), IEEE, 2018, doi:10.1109/icmete.2018.00030.

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1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合